Évaluation des grands modèles de langue pour la traduction simultanée

Les grands modèles de langage (LLMs) ont montré leurs compétences dans la gestion de différentes tâches linguistiques à travers des conversations. Des recherches suggèrent que ces modèles sont bons pour traduire des langues, surtout celles avec beaucoup de données disponibles. Cependant, utiliser les LLMs pour la traduction automatique simultanée (SimulMT) pose des défis. Cette approche nécessite que le modèle suive un texte source qui s'accumule au fil du temps et qu'il fournisse des traductions tout de suite. L'objectif principal de cette étude est de voir comment on peut appliquer les LLMs à SimulMT de manière efficace.

#Défis de la Traduction Simultanée

Dans SimulMT, le texte à traduire arrive par morceaux. Ça veut dire que la traduction doit se faire par petits bouts, au lieu d'attendre que tout le texte arrive. En utilisant les LLMs, il y a quelques problèmes clés à résoudre :

1. Traitement incrémental : Le modèle doit gérer les morceaux de texte au fur et à mesure tout en produisant des traductions.
2. Politique de Lecture et d'Écriture : Il faut élaborer un plan sur comment le modèle décide quand lire et quand produire la traduction.
3. Mésentente entre Entraînement et Application : Les données utilisées pour former le LLM supposent généralement que tout le texte est disponible d'un coup, ce qui n'est pas le cas pour SimulMT.

#Une Nouvelle Approche

Dans cette étude, on propose une politique de mélange simple qui permet aux LLMs de s’attaquer à la tâche de SimulMT sans avoir besoin d’un entraînement supplémentaire. Cette politique se base sur des méthodes traditionnelles et est conçue pour s’adapter au fonctionnement des LLMs. Après avoir affiné le modèle avec des phrases complètes et des morceaux plus courts, on a remarqué un grand bond dans les performances.

On a fait des tests avec un modèle spécifique sur plusieurs paires de langues. Les résultats ont montré que le LLM pouvait bien rivaliser avec d'autres modèles SimulMT spécialisés en termes de qualité et de rapidité de traduction.

#Comment Ça Marche ?

On garde les principes de base pour la traduction similaires à ceux des systèmes traditionnels. Le modèle reçoit des instructions qui combinent des consignes avec du contexte. Par exemple, dans une tâche de traduction classique, on peut demander au modèle : “Traduis cette phrase de l’anglais vers l’allemand,” suivie du texte à traduire. Le modèle génère ensuite la traduction basée là-dessus.

Dans SimulMT, la situation change. L'instruction reste la même, mais on traite le texte entrant et la traduction en cours comme des variables changeantes. Ça veut dire que le modèle doit gérer les deux éléments de manière dynamique.

#Politiques de Lecture et d'Écriture

Pour décider comment gérer le texte entrant et produire des traductions, on utilise un mélange de techniques.

1. Politique de Lecture : Le système doit savoir quand commencer à lire de nouvelles parties du texte source. On définit des règles pour déterminer combien de mots il doit attendre avant de commencer la traduction.

2. Politique d'Écriture : Pour produire la traduction, on utilise une méthode qui aide à identifier les parties les plus sûres de la traduction. Ça implique de choisir les meilleurs mots à partir de suggestions données par diverses sorties générées par le modèle.

Pour rendre ce processus plus efficace, on a introduit un mécanisme d'accord relâché. Ça signifie que si la majorité des candidats s'accordent sur un mot, il peut être inclus dans la traduction, ce qui accélère les choses.

#Affinage pour de Meilleures Performances

On a aussi exploré comment faire performer le LLM encore mieux en l'affinant. On a formé le modèle en utilisant des techniques conventionnelles tout en intégrant des traductions plus courtes pour améliorer encore ses compétences. Cette combinaison visait à réduire les problèmes qui surgissent quand le modèle fait face à des entrées incomplètes.

#Configuration Expérimentale

Pour nos tests, on a choisi diverses paires de langues d'un ensemble de données de traduction bien connu. On a veillé à avoir un nombre équilibré d'échantillons d'entraînement et de test pour chaque paire. Pendant l'entraînement, on a également inclus un mélange de phrases complètes et de morceaux plus courts pour offrir une expérience d'apprentissage complète.

On a mis en place deux modèles de base pour comparaison. Le premier était un modèle de transformateur standard formé avec des phrases complètes. Le deuxième était une variante qui utilisait une stratégie de lecture fixe.

#Résultats et Observations

Au cours de nos expériences, plusieurs points importants sont ressortis :

1. Performance du LLM : Dans les tests où le modèle fonctionnait dans des conditions one-shot, il a d'abord été à la traîne par rapport aux modèles de traduction spécialisés. Après affinage, sa performance s'est améliorée de manière significative, et dans certains cas, il a surpassé ces autres modèles.

2. Performance Incrémentale : La performance du modèle pendant les tâches de traduction simultanée a montré des résultats similaires à sa performance hors ligne. Cependant, il a parfois produit des réponses qui semblaient décalées à cause de son expérience dans des tâches basées sur le chat.

3. Comparaison avec la Base : Le LLM affiné a dépassé les modèles traditionnels dans la plupart des cas, atteignant une qualité similaire à celle des systèmes hors ligne tout en produisant des traductions plus rapidement.

4. Impact de l'Entraînement de Préfixe : L'ajout de phrases plus courtes a contribué à une légère augmentation des performances mais a également augmenté le temps de traduction.

5. Optimisation de la Traduction : On a trouvé un équilibre idéal pour notre seuil d'accord, ce qui a aidé à gérer efficacement le compromis entre qualité de traduction et rapidité.

#Conclusion

En résumé, cette étude a introduit une nouvelle politique de mélange permettant aux grands modèles de langage comme Llama2-7B-chat de s’attaquer à des tâches de traduction simultanée. Les résultats indiquent que cette méthode maintient la haute qualité des performances de ces modèles tout en leur permettant de fonctionner efficacement dans des situations en temps réel. En intégrant l'entraînement par préfixe, on a pu obtenir de légères améliorations, suggérant des pistes potentielles pour les travaux futurs. En regardant vers l'avenir, on prévoit de valider cette méthode sur différents modèles et langues, et on est impatients de la combiner avec des méthodes de traduction de la parole.