BriefGPT - AI 论文速递
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语义解码时代
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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。提出了合作解码（CoDec）方法，将NMT系统和LLMs结合，有效解决复杂场景的翻译问题。测试结果表明CoDec具有潜力。
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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。
- 了解LLMs在何种场景下胜过传统NMT系统至关重要。
- 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系统和LLMs结合。
- CoDec方法将NMT系统视为预翻译模型，LLMs处理复杂场景。
- 在WMT22测试集和WebCrawl测试集上的测试结果表明CoDec的有效性和效率。
- 将NMT系统与LLMs结合具有强大解决方案的潜力。
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