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利用大语言模型提升机器翻译：基于合作解码的初步研究
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文分析了商业NMT系统和面向机器翻译的LLMs的优势和局限性，发现LLMs可以作为NMT系统的有希望的补充。作者提出了混合方法，即将NMT系统视为预翻译模型，将LLMs视为处理NMT系统无法覆盖的复杂场景的补充解决方案。在测试集上的结果表明，这种混合方法具有有效性和效率，有望成为强大的解决方案。
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关键要点
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基于编码器-解码器框架的翻译引擎发展迅速，LLMs的出现对其地位造成影响。
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了解LLMs在何种场景下胜过传统NMT系统至关重要。
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商业NMT系统和面向机器翻译的LLMs都有其优势和局限性。
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面向机器翻译的LLMs可以作为NMT系统的有希望的补充。
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提出了混合方法CoDec，将NMT系统视为预翻译模型。
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CoDec方法利用LLMs处理NMT系统无法覆盖的复杂场景。
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在WMT22测试集和WebCrawl测试集上的结果表明CoDec的有效性和效率。
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将NMT系统与面向机器翻译的LLMs结合有潜力成为强大解决方案。
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