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本文第一作者是徐婷，是香港中文大學博士生，主要研究興趣是大模型的后訓練；通訊作者分別是黃志超和程善伯，來自字節(jié)跳動Seed團隊。

你是否經歷過這樣的場景：觀看一場激動人心的全球發(fā)布會，AI字幕卻總是慢半拍，等你看到翻譯，臺上的梗已經冷掉了。

或者，在跨國視頻會議上，機器翻譯的質量時好時壞，前言不搭后語，讓人啼笑皆非。

這就是同聲傳譯（SimultaneousMachineTranslation,SiMT）領域一直以來的核心技術挑戰(zhàn)：“質量-延遲”權衡問題（Quality-LatencyTrade-off）。

現在，這些問題迎來了新的解決方案。來自香港中文大學、字節(jié)跳動Seed和斯坦福大學的研究團隊聯手提出了一種面向同聲傳譯的序貫策略優(yōu)化框架(SequentialPolicyOptimizationforSimultaneousMachineTranslation,SeqPO-SiMT)。

該方法將同傳任務巧妙地建模為序貫決策過程，通過優(yōu)化完整的決策序列，顯著提升了翻譯質量，同時有效控制了延遲，其性能直逼、甚至在某些方面超越了同等大小的離線翻譯模型。

論文標題:SeqPO-SiMT:SequentialPolicyOptimizationforSimultaneousMachineTranslation

研究背景

同聲傳譯的核心在于機器需要動態(tài)地決定“繼續(xù)聽”（READ）還是“開始說”（WRITE）。這個決策直接影響最終的翻譯效果。例如，當模型接收到英文單詞“bark”時，它面臨一個困境：如果立即翻譯，可能會譯為“狗叫”，但若后文出現“ofthetree”，則正確翻譯應為“樹皮”。

傳統的同傳方法，它每一步決策（是繼續(xù)聽，還是開始翻譯）都是孤立的。它可能會因為眼前的“小利”（比如翻譯出一個詞）而犧牲掉全局的“大利”（整個句子的流暢度和準確性）。

核心方法

針對這一難點，該論文提出了SeqPO-SiMT框架。其核心思想是將同聲傳譯任務建模為一個序貫決策問題，綜合評估整個翻譯流程的翻譯質量和延遲，并對整個決策序貫進行端到端的優(yōu)化。

該方法的主要特點是：它不再孤立地評估每一步決策的好壞，而是將一整句話的翻譯過程（即一個完整的決策序貫）視為一個整體，更符合人類對同傳的評估過程。

其中，λ是一個超參數，用于權衡質量與延遲的重要性。

實驗結果與分析

為了驗證方法的有效性，研究者們在多個公開的英漢互譯測試集上進行了實驗，并與多種現有的同傳模型進行了對比。實驗結果顯示：在低延遲水平下，SeqPO-SiMT框架生成的譯文質量相較于基線模型有明顯提升。

本文將SeqPO-SiMT的實時同傳結果與多個高性能模型的離線翻譯結果進行對比。結果顯示，SeqPO-SiMT的翻譯質量不僅優(yōu)于監(jiān)督微調（SFT）的離線模型及LLaMA-3-8B，其表現甚至能媲美乃至超越Qwen-2.5-7B的離線翻譯水平。這表明該方法在70億參數（7B）規(guī)模上實現了業(yè)界頂尖（SoTA）的性能。

總結與討論

總的來說，SeqPO-SiMT這項工作的主要貢獻在于，為解決同聲傳譯中的質量-延遲權衡問題提供了一個新的視角。它強調了對決策“序貫”進行整體優(yōu)化的重要性。該研究提出的方法，對于需要進行實時、連續(xù)決策的自然語言處理任務具有一定的參考意義，并為未來開發(fā)更高效、更智能的同聲傳譯系統提供了有價值的探索。