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Home 機器學習與應用

減輕大型語言模型中的幻覺翻譯,透過專注於幻覺的偏好優化

2025-01-30
in 機器學習與應用
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減輕大型語言模型中的幻覺翻譯,透過專注於幻覺的偏好優化
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機器翻譯的變革

機器翻譯 (MT) 正在經歷一場變革,基於精細調整的大型語言模型 (LLM) 的系統,越來越能與傳統的編碼-解碼模型競爭,這些傳統模型是專門為翻譯任務訓練的。然而,基於 LLM 的系統更容易產生錯誤的翻譯,這可能會嚴重影響使用者的信任和安全感。

錯誤翻譯的挑戰

之前的研究大多集中在如何減少這些錯誤翻譯,主要針對傳統的機器翻譯模型。這些解決方案通常是在翻譯後進行修正,透過檢測錯誤翻譯並重新翻譯來解決問題。雖然這種方法有效,但在實際應用中需要額外的工具,這使得操作變得更加複雜,並且會增加延遲時間。

新方法的提出

為了解決這些問題,我們提出了一種在模型訓練階段內部學習減少錯誤翻譯的方法。我們特別引入了一個數據創建框架,來生成專注於錯誤翻譯的偏好數據集。對這些偏好數據集進行微調後,LLM 的錯誤翻譯率在五種語言對中平均降低了 96%,同時保持了整體翻譯質量。在零樣本設定下,我們的方法在三種未見過的目標語言中,平均減少了 89% 的錯誤翻譯。



新聞來源

本文由 AI 台灣 運用 AI 技術編撰,內容僅供參考,請自行核實相關資訊。
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