Evaluando Modelos de Lenguaje Grandes para Traducción Simultánea

Los modelos de lenguaje grandes (LLMs) han demostrado su habilidad para manejar varias tareas lingüísticas a través de conversaciones. Las investigaciones sugieren que estos modelos son buenos en traducir idiomas, sobre todo aquellos con un montón de datos disponibles. Sin embargo, usar LLMs para traducción automática simultánea (SimulMT) trae sus desafíos. Este enfoque requiere que el modelo se mantenga al día con un texto fuente que se construye con el tiempo y que dé traducciones al instante. El objetivo principal de este estudio es ver cómo se pueden aplicar los LLMs a SimulMT de manera efectiva.

#Desafíos en la Traducción Simultánea

En SimulMT, el texto que necesita traducción llega en partes. Esto significa que la traducción debe hacerse en pedacitos, en vez de esperar a que llegue todo el texto. Al usar LLMs, hay algunos problemas clave que resolver:

1. Procesamiento Incremental: El modelo debe manejar piezas de texto a medida que llegan, mientras produce traducciones.
2. Política de Lectura y Escritura: Se debe crear un plan sobre cómo el modelo decide cuándo leer y cuándo producir la traducción.
3. Desajuste entre Entrenamiento y Aplicación: Los datos usados para entrenar al LLM generalmente suponen que todo el texto está disponible a la vez, lo cual no sucede en SimulMT.

#Un Nuevo Enfoque

En este estudio, sugerimos una política de mezcla sencilla que permite a los LLMs asumir la tarea de SimulMT sin necesidad de entrenamiento extra. Esta política se basa en métodos tradicionales y está diseñada para adaptarse a cómo funcionan los LLMs. Después de ajustar el modelo con oraciones completas y frases más cortas, notamos un gran salto en el rendimiento.

Hicimos pruebas usando un modelo específico con múltiples pares de idiomas. Los resultados indicaron que el LLM podía competir bien con otros modelos de SimulMT dedicados en cuanto a calidad y velocidad de traducción.

#¿Cómo Funciona Esta Política?

Mantenemos los principios básicos de traducción similares a cómo funcionan los sistemas tradicionales. El modelo recibe indicaciones que combinan instrucciones con contexto. Por ejemplo, en una tarea de traducción estándar, podemos pedir al modelo, “Traduce esta oración del inglés al alemán,” seguido del texto a traducir. Luego, el modelo genera la traducción basada en eso.

En SimulMT, la situación cambia. La instrucción sigue siendo la misma, pero tratamos el texto entrante y la traducción en curso como variables cambiantes. Esto significa que el modelo tiene que manejar ambos elementos de manera dinámica.

#Políticas de Lectura y Escritura

Para decidir cómo manejar el texto entrante y producir traducciones, usamos una mezcla de técnicas.

1. Política de Lectura: El sistema necesita saber cuándo empezar a leer nuevas partes del texto fuente. Definimos reglas para determinar cuántas palabras debe esperar para leer antes de empezar la traducción.

2. Política de Escritura: Para producir la traducción, usamos un método que ayuda a identificar las partes de la traducción en las que el modelo tiene más confianza. Esto implica seleccionar las mejores palabras basadas en sugerencias de varias salidas generadas por el modelo.

Para hacer este proceso más efectivo, introdujimos un mecanismo de acuerdo relajado. Esto significa que si la mayoría de los candidatos coinciden en una palabra, se puede incluir en la traducción, lo que acelera las cosas.

#Ajustes para Mejorar el Rendimiento

También investigamos formas de hacer que el LLM funcione aún mejor ajustándolo. Entrenamos al modelo usando técnicas convencionales mientras mezclábamos traducciones más cortas para mejorar aún más sus habilidades. Esta combinación tenía como objetivo reducir los problemas que surgen cuando el modelo enfrenta entradas incompletas.

#Configuración Experimental

Para nuestras pruebas, elegimos varios pares de idiomas de un conjunto de datos de traducción bien conocido. Aseguramos un número equilibrado de muestras de entrenamiento y prueba para cada par. Durante el entrenamiento, también incluimos una mezcla de oraciones completas y frases más cortas para ofrecer una experiencia de aprendizaje integral.

Establecimos dos modelos base para comparación. El primero fue un modelo de transformador estándar entrenado usando oraciones completas. El segundo fue una variante que utilizaba una estrategia de lectura fija.

#Resultados y Observaciones

De nuestros experimentos, surgieron varios puntos importantes:

1. Rendimiento del LLM: En pruebas donde el modelo operaba bajo condiciones de una sola vez, inicialmente se quedó atrás de los modelos de traducción especializados. Después de ajustarlo, su rendimiento mejoró significativamente, y en algunos casos, superó a estos otros modelos.

2. Rendimiento Incremental: El rendimiento del modelo durante tareas de traducción simultánea mostró resultados similares a su rendimiento fuera de línea. Sin embargo, ocasionalmente produjo respuestas que parecían fuera de lugar debido a su experiencia en tareas basadas en chat.

3. Comparación con Base: El LLM ajustado superó a los modelos tradicionales en la mayoría de los casos, logrando una calidad similar a los sistemas fuera de línea mientras producía traducciones más rápido.

4. Impacto del Entrenamiento con Prefijos: Agregar las frases más cortas contribuyó a un ligero aumento en el rendimiento, pero aumentó el tiempo de traducción.

5. Optimización de la Traducción: Encontramos un equilibrio ideal para nuestro umbral de acuerdo, lo que ayudó a gestionar de manera efectiva la compensación entre calidad de traducción y velocidad.

#Conclusión

En resumen, este estudio introdujo una nueva política de mezcla que permite a los modelos de lenguaje grandes como Llama2-7B-chat asumir tareas de traducción simultánea. Los resultados indican que este método mantiene el rendimiento de alta calidad de estos modelos mientras les permite operar de manera eficiente en situaciones en tiempo real. Al incorporar el entrenamiento con prefijos, pudimos lograr mejoras menores, sugiriendo posibles caminos para trabajos futuros. Mirando hacia adelante, planeamos validar este método en varios modelos e idiomas, y estamos interesados en combinarlo con métodos de traducción por voz.