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通过大型语言模型预测未来的同步机器翻译
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原文中文，约1200字，阅读约需3分钟。
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内容提要
本文提出了一种基于神经机器翻译的实时翻译框架，通过代理决策实现实时翻译，控制翻译质量与延迟。研究展示了wait-k策略、增量Transformer和流级别延迟评估等方法的有效性，显著提升了翻译性能和速度。同时，通过双层优化和课程学习增强了同步机器翻译模型的能力，强调了并行数据预训练的重要性。
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关键要点
- 提出了一种基于神经机器翻译的实时翻译框架，能够控制翻译质量与延迟。
- 采用wait-k策略实现当前缀的翻译，降低延迟并保持合理质量。
- 引入可学习的调度程序，通过双层优化联合训练提高机器翻译和股票趋势预测的性能。
- 增量Transformer结合平均嵌入层加快计算速度，显著提高训练速度和翻译质量。
- 提出流级别延迟评估方法，适用于连续流翻译并成功评估。
- 新框架将翻译过程分解为单调翻译和重新排序步骤，提高翻译效果。
- 构建跨越1000个语言的实用机器翻译系统，强调数据集的清洁和多语言模型的训练。
- FAST方法调整离线ST模型以解决离线训练与在线推理的不匹配问题，提升翻译质量与延迟的平衡。
- 通过课程学习增强同步机器翻译模型的能力，实验证明优于强基准模型。
- 两阶段训练方法在并行数据上预训练大型语言模型，证明了交替使用源句和目标句的重要性。
❓
延伸问答
实时翻译框架的主要特点是什么？
该框架基于神经机器翻译，能够控制翻译质量与延迟，并通过代理决策实现实时翻译。
wait-k策略在翻译中有什么作用？
wait-k策略用于实现当前缀的翻译，降低延迟并保持合理的翻译质量。
增量Transformer如何提高翻译性能？
增量Transformer结合平均嵌入层加快计算速度，并通过知识蒸馏嵌入未来信息，从而提高翻译质量和训练速度。
流级别延迟评估方法的应用场景是什么？
流级别延迟评估方法适用于连续流翻译，能够有效评估翻译过程中的延迟。
如何通过课程学习增强同步机器翻译模型的能力？
课程学习通过逐步减少可用的源信息，促进从序列到序列训练的过渡，从而增强模型的翻译能力。
双层优化联合训练的目的是什么？
双层优化联合训练旨在提高机器翻译和股票趋势预测的性能，通过选择辅助任务来提升主任务的效果。
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