SeqPO-SiMT: Sequential Policy Optimization for Simultaneous Machine Translation

📄 arXiv: 2505.20622v1 📥 PDF

作者: Ting Xu, Zhichao Huang, Jiankai Sun, Shanbo Cheng, Wai Lam

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-05-27

备注: Accepted by The 63rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2025)

💡 一句话要点

提出SeqPO-SiMT框架，通过序列策略优化提升同步机器翻译质量并降低延迟。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 同步机器翻译 序列策略优化 强化学习 低延迟翻译 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有RLHF方法在单步任务表现良好，但难以直接应用于多步决策的同步机器翻译（SiMT）任务。
  2. SeqPO-SiMT将SiMT建模为序列决策过程，通过定制奖励函数，引导模型在翻译质量和延迟之间取得平衡。
  3. 实验表明，SeqPO-SiMT在多个数据集上显著提升了SiMT的翻译质量，并降低了平均延迟，性能接近离线翻译模型。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于同步机器翻译（SiMT）的序列策略优化框架SeqPO-SiMT，该框架将SiMT任务定义为一个序列决策问题，并结合定制的奖励函数，以提高翻译质量并降低延迟。与通常应用于单步任务的基于人类反馈的强化学习（RLHF）方法（如PPO和DPO）不同，SeqPO-SiMT有效地解决了多步SiMT任务。这个直观的框架允许SiMT LLM使用定制的奖励来模拟和改进SiMT过程。我们在来自不同领域的六个数据集上进行了英到中和中到英SiMT任务的实验，结果表明SeqPO-SiMT始终如一地实现了显著更高的翻译质量和更低的延迟。特别是在NEWSTEST2021英到中数据集上，SeqPO-SiMT在COMET指标上比监督微调（SFT）模型高出1.13分，同时平均延迟降低了6.17。尽管SiMT操作的上下文远少于离线翻译，但SeqPO-SiMT在7B LLM上的SiMT结果令人惊讶地与高性能LLM（包括Qwen-2.5-7B-Instruct和LLaMA-3-8B-Instruct）的离线翻译相媲美。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决同步机器翻译（SiMT）中翻译质量和延迟之间的平衡问题。现有的强化学习方法，如PPO和DPO，主要针对单步决策任务设计，难以直接应用于需要多步决策的SiMT任务。此外，如何设计合适的奖励函数，以有效指导模型在翻译质量和延迟之间进行权衡，也是一个挑战。

核心思路：论文的核心思路是将SiMT任务建模为一个序列决策过程，并采用序列策略优化（Sequential Policy Optimization）方法进行训练。通过定制的奖励函数，鼓励模型在每一步决策中，既要保证翻译的准确性，又要尽量减少延迟。这种方法允许模型在训练过程中学习到如何在不同上下文下做出最佳的翻译决策。

技术框架：SeqPO-SiMT框架主要包含以下几个模块：1) SiMT模型：使用预训练的语言模型作为SiMT的基础模型。2) 策略网络：用于预测每一步的翻译动作（例如，读取更多源语言token或生成目标语言token）。3) 奖励函数：用于评估每一步翻译动作的质量和延迟。4) 序列策略优化算法：用于更新策略网络的参数，使其能够产生更好的翻译结果。整个流程如下：首先，SiMT模型接收源语言输入；然后，策略网络根据当前状态预测翻译动作；接着，SiMT模型执行该动作并生成相应的输出；最后，奖励函数评估该输出的质量和延迟，并将奖励信号反馈给策略网络，用于更新其参数。

关键创新：SeqPO-SiMT的关键创新在于：1) 将SiMT任务建模为序列决策问题，使其能够利用序列策略优化算法进行训练。2) 设计了一种定制的奖励函数，能够有效地平衡翻译质量和延迟。3) 提出了一种新的训练框架，能够有效地利用预训练语言模型，并将其微调为高性能的SiMT模型。与现有方法的本质区别在于，SeqPO-SiMT能够直接优化SiMT任务的序列决策过程，而不需要依赖于复杂的启发式规则或人工标注数据。

关键设计：奖励函数的设计是SeqPO-SiMT的关键。论文中使用的奖励函数综合考虑了翻译质量（例如，使用COMET评分）和延迟（例如，使用平均延迟指标）。具体来说，奖励函数可以表示为：R = α * COMET - β * AverageLagging，其中α和β是超参数，用于控制翻译质量和延迟之间的权重。此外，策略网络的结构也需要仔细设计，以确保其能够有效地捕捉源语言和目标语言之间的依赖关系。论文中使用了Transformer结构作为策略网络的基础，并对其进行了一些修改，以适应SiMT任务的特点。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SeqPO-SiMT在多个数据集上显著优于现有的SiMT方法。例如，在NEWSTEST2021英到中数据集上，SeqPO-SiMT在COMET指标上比监督微调（SFT）模型高出1.13分，同时平均延迟降低了6.17。更令人惊讶的是，SeqPO-SiMT在7B LLM上的SiMT结果与高性能LLM（包括Qwen-2.5-7B-Instruct和LLaMA-3-8B-Instruct）的离线翻译结果相媲美。

🎯 应用场景

SeqPO-SiMT具有广泛的应用前景，例如实时跨语言交流、国际会议同声传译、多语言客服等。该研究可以显著提升这些场景下的用户体验，降低沟通成本，促进全球化交流。未来，该技术还可以应用于其他序列决策任务，例如对话生成、文本摘要等。

📄 摘要（原文）

We present Sequential Policy Optimization for Simultaneous Machine Translation (SeqPO-SiMT), a new policy optimization framework that defines the simultaneous machine translation (SiMT) task as a sequential decision making problem, incorporating a tailored reward to enhance translation quality while reducing latency. In contrast to popular Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) methods, such as PPO and DPO, which are typically applied in single-step tasks, SeqPO-SiMT effectively tackles the multi-step SiMT task. This intuitive framework allows the SiMT LLMs to simulate and refine the SiMT process using a tailored reward. We conduct experiments on six datasets from diverse domains for En to Zh and Zh to En SiMT tasks, demonstrating that SeqPO-SiMT consistently achieves significantly higher translation quality with lower latency. In particular, SeqPO-SiMT outperforms the supervised fine-tuning (SFT) model by 1.13 points in COMET, while reducing the Average Lagging by 6.17 in the NEWSTEST2021 En to Zh dataset. While SiMT operates with far less context than offline translation, the SiMT results of SeqPO-SiMT on 7B LLM surprisingly rival the offline translation of high-performing LLMs, including Qwen-2.5-7B-Instruct and LLaMA-3-8B-Instruct.