BriefGPT - AI 论文速递
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对解码器专属的大型语言模型在语音到文本翻译中的研究
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文评估了商业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系统的补充解决方案。提出了合作解码（CoDec）方法，将NMT系统和LLMs相结合，取得了良好的效果。
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关键要点
- 基于编码器 - 解码器框架的翻译引擎发展迅速。
- 大型语言模型（LLMs）的出现对传统NMT系统构成挑战，提供更优翻译质量的潜力。
- 本文评估了商业NMT系统和面向机器翻译的LLMs的优势和局限性。
- NMT系统和LLMs不能有效解决所有翻译问题，但LLMs可以作为NMT系统的补充。
- 提出了合作解码（CoDec）方法，将NMT系统与LLMs结合。
- CoDec方法在WMT22测试集和WebCrawl测试集上显示出有效性和效率。
- 将NMT系统与LLMs结合被视为强大的翻译解决方案。
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