VNJPTranslate: A comprehensive pipeline for Vietnamese-Japanese translation

📄 arXiv: 2504.00339v2 📥 PDF

作者: Hoang Hai Phan, Nguyen Duc Minh Vu, Nam Dang Phuong

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-04-01 (更新: 2025-10-12)

备注: The paper contains a critical error in Section 3.1, leading to invalid results in Section 3.3. This undermines the main conclusion of the paper. The authors are working on a corrected version, but in the meantime, there is not a quick fix/replacement/update available

💡 一句话要点

VNJPTranslate：提出一个全面的越南语-日语翻译流水线，解决低资源场景下的翻译难题。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器翻译 低资源语言 越南语-日语 数据增强 大型语言模型 思维链 高效微调 QLoRA

📋 核心要点

  1. 越南语-日语翻译面临平行语料稀缺和文化差异带来的挑战，现有神经机器翻译方法效果不佳。
  2. VNJPTranslate利用大型语言模型生成高质量合成数据，并结合高效微调技术提升翻译性能。
  3. 该方法在低参数模型上实现了高性能，旨在显著提高越南语-日语翻译的质量。

📝 摘要（中文）

神经机器翻译（NMT）在Transformer架构的驱动下取得了显著进展，但仍面临越南语-日语（Vi-Ja）等低资源语言对的挑战。问题包括稀疏的平行数据以及处理语言/文化细微差别。大型语言模型（LLM）在推理方面取得了进展，通常通过强化学习（RL）进行改进，从而能够生成高质量的合成数据。我们介绍了VNJPTranslate，这是一个旨在系统地解决Vi-Ja翻译任务的流水线。它采用了一种有针对性的数据增强策略，使用具有思维链提示的高级LLM来处理通过语料库分析识别出的具有挑战性的片段。随后，我们在一个有能力的低参数自回归模型（特别是基于Qwen架构的18亿参数Sailor模型的微调版本）上采用高效的微调技术（Unsloth与QLoRA），以创建一个实用且高性能的翻译系统。这种集成方法旨在显著提高Vi-Ja翻译质量，优于现有的基线。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决越南语-日语（Vi-Ja）这一低资源语言对的神经机器翻译问题。现有方法受限于平行语料的稀缺性，难以有效捕捉语言和文化上的细微差别，导致翻译质量不佳。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）强大的生成能力，通过数据增强的方式缓解低资源问题。同时，采用高效的微调技术，在计算资源有限的情况下，提升翻译模型的性能。

技术框架：VNJPTranslate流水线主要包含两个阶段：1) 数据增强阶段：利用LLM和思维链（Chain-of-Thought）提示，针对语料库分析识别出的难点片段生成合成数据。2) 模型微调阶段：在预训练的低参数自回归模型（Sailor模型，基于Qwen架构）上，使用Unsloth库和QLoRA技术进行高效微调。

关键创新：该方法的主要创新在于将LLM的数据增强能力与高效微调技术相结合，针对低资源语言对翻译问题，提出了一种实用的解决方案。通过思维链提示，LLM能够生成更具逻辑性和上下文一致性的合成数据，从而提升翻译模型的泛化能力。

关键设计：在数据增强阶段，论文采用语料库分析来识别翻译难点，并针对性地设计LLM的提示语。在模型微调阶段，使用QLoRA技术，在保持模型性能的同时，显著降低了显存占用，使得在有限的计算资源下进行微调成为可能。具体参数设置和损失函数等细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出了一种基于LLM数据增强和高效微调的越南语-日语翻译流水线，并在低参数模型上取得了显著的性能提升。具体的性能数据、对比基线和提升幅度等信息在摘要中未明确给出，需查阅论文全文。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于越南语-日语机器翻译相关的各种场景，例如旅游、商务、文化交流等。通过提高翻译质量，可以促进两国之间的信息流通和理解，具有重要的实际应用价值和潜在的社会影响。未来，该方法可以推广到其他低资源语言对的翻译任务中。

📄 摘要（原文）

Neural Machine Translation (NMT) driven by Transformer architectures has advanced significantly, yet faces challenges with low-resource language pairs like Vietnamese-Japanese (Vi-Ja). Issues include sparse parallel data and handling linguistic/cultural nuances. Recent progress in Large Language Models (LLMs) with strong reasoning, often refined via Reinforcement Learning (RL), enables high-quality synthetic data generation. We introduce VNJPTranslate, a pipeline designed to systematically address the Vi-Ja translation task. It features a targeted data augmentation strategy using advanced LLMs with Chain-of-Thought prompting for challenging segments identified via corpus analysis. Subsequently, we employ efficient fine-tuning techniques (Unsloth with QLoRA) on a capable, low-parameter autoregressive model (specifically, a fine-tuned version of the 1.8B parameter Sailor model, which is based on the Qwen architecture) to create a practical and high-performing translation system. This integrated approach aims to improve Vi-Ja translation quality significantly over existing baselines.