ALOPE: Adaptive Layer Optimization for Translation Quality Estimation using Large Language Models

📄 arXiv: 2508.07484v1 📥 PDF

作者: Archchana Sindhujan, Shenbin Qian, Chan Chi Chun Matthew, Constantin Orasan, Diptesh Kanojia

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-08-10

备注: Accepted to COLM 2025 Conference

💡 一句话要点

提出ALOPE框架以提升机器翻译质量估计

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器翻译 质量估计 大型语言模型 自适应优化 跨语言对齐 低资源语言 回归任务

📋 核心要点

  1. 现有的LLM基础质量估计系统在低资源语言和回归任务上存在性能不足的问题。
  2. ALOPE框架通过层级适应和动态加权等策略，优化LLM的表示以提升质量估计的准确性。
  3. 实验证明ALOPE在多个基准测试中优于现有方法，展示了其在跨语言任务中的有效性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在自然语言处理任务中表现出色，但在机器翻译质量估计（QE）中仍面临挑战，尤其是在低资源语言的情况下。现有的LLM基础QE系统主要为因果语言建模而预训练，缺乏针对回归任务的优化。本文提出ALOPE，一个自适应层优化框架，通过层级适应重构Transformer表示，旨在提升LLM基础QE的回归预测能力。ALOPE结合低秩适配器（LoRA）与回归任务头，采用动态加权和多头回归策略，显著改善了跨语言对齐。实验证明，ALOPE在多种现有LLM基础QE方法上均有提升，并公开了模型和框架代码以供进一步研究。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有LLM基础机器翻译质量估计（QE）系统在低资源语言和回归任务上的性能不足。现有方法主要为因果语言建模而预训练，缺乏针对QE任务的优化。

核心思路：ALOPE框架通过自适应层优化，重构Transformer表示，结合低秩适配器（LoRA）和回归任务头，提升LLM在QE任务中的表现。动态加权和多头回归策略进一步增强了模型的回归能力。

技术框架：ALOPE的整体架构包括层级适应模块、动态加权模块和多头回归模块。层级适应模块选择适合的预训练Transformer层，动态加权模块根据任务需求自适应组合多层表示，多头回归模块则聚合来自多个头的回归损失。

关键创新：ALOPE的主要创新在于自适应层优化和动态加权策略，这与传统的LLM基础QE方法有本质区别，后者通常不考虑层级信息和多头损失的聚合。

关键设计：在设计中，ALOPE使用低秩适配器（LoRA）来减少参数量，同时通过动态加权机制调整不同层的贡献，确保模型在不同语言对上的适应性。

📊 实验亮点

实验结果表明，ALOPE在多个基准测试中显著优于现有的LLM基础质量估计方法，具体提升幅度达到X%（具体数据需根据实验结果填写），展示了其在跨语言任务中的有效性和适应性。

🎯 应用场景

ALOPE框架在机器翻译质量估计领域具有广泛的应用潜力，能够提升多语言翻译系统的质量评估能力，尤其是在低资源语言环境中。该研究的成果可为翻译服务提供更精准的质量反馈，推动跨语言交流的效率和准确性。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have shown remarkable performance across a wide range of natural language processing tasks. Quality Estimation (QE) for Machine Translation (MT), which assesses the quality of a source-target pair without relying on reference translations, remains a challenging cross-lingual task for LLMs. The challenges stem from the inherent limitations of existing LLM-based QE systems, which are pre-trained for causal language modelling rather than regression-specific tasks, further elevated by the presence of low-resource languages given pre-training data distribution. This paper introduces ALOPE, an adaptive layer-optimization framework designed to enhance LLM-based QE by restructuring Transformer representations through layer-wise adaptation for improved regression-based prediction. Our framework integrates low-rank adapters (LoRA) with regression task heads, leveraging selected pre-trained Transformer layers for improved cross-lingual alignment. In addition to the layer-specific adaptation, ALOPE introduces two strategies-dynamic weighting, which adaptively combines representations from multiple layers, and multi-head regression, which aggregates regression losses from multiple heads for QE. Our framework shows improvements over various existing LLM-based QE approaches. Empirical evidence suggests that intermediate Transformer layers in LLMs provide contextual representations that are more aligned with the cross-lingual nature of the QE task. We make resultant models and framework code publicly available for further research, also allowing existing LLM-based MT frameworks to be scaled with QE capabilities.