本文第一作者是徐婷,是香港中文大學(xué)博士生,主要研究興趣是大模型的后訓(xùn)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(jīng)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(jīng)冷掉了。
或者,在跨國視頻會議上,機器翻譯的質(zhì)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(lǐng)域一直以來的核心技術(shù)挑戰(zhàn):“質(zhì)量-延遲”權(quán)衡問題(Quality-LatencyTrade-off)。
現(xiàn)在,這些問題迎來了新的解決方案。來自香港中文大學(xué)、字節(jié)跳動Seed和斯坦福大學(xué)的研究團隊聯(lián)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(wù)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(zhì)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(biāo)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(dāng)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(xiàn)“ofthetree”,則正確翻譯應(yīng)為“樹皮”。
傳統(tǒng)的同傳方法,它每一步?jīng)Q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(zhǔn)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(wù)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(zhì)量和延遲,并對整個決策序貫進(jìn)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?jīng)Q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(shù),用于權(quán)衡質(zhì)量與延遲的重要性。
實驗結(jié)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(jìn)行了實驗,并與多種現(xiàn)有的同傳模型進(jìn)行了對比。實驗結(jié)果顯示:在低延遲水平下,SeqPO-SiMT框架生成的譯文質(zhì)量相較于基線模型有明顯提升。
本文將SeqPO-SiMT的實時同傳結(jié)果與多個高性能模型的離線翻譯結(jié)果進(jìn)行對比。結(jié)果顯示,SeqPO-SiMT的翻譯質(zhì)量不僅優(yōu)于監(jiān)督微調(diào)(SFT)的離線模型及LLaMA-3-8B,其表現(xiàn)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(shù)(7B)規(guī)模上實現(xiàn)了業(yè)界頂尖(SoTA)的性能。
總結(jié)與討論
總的來說,SeqPO-SiMT這項工作的主要貢獻(xiàn)在于,為解決同聲傳譯中的質(zhì)量-延遲權(quán)衡問題提供了一個新的視角。它強調(diào)了對決策“序貫”進(jìn)行整體優(yōu)化的重要性。該研究提出的方法,對于需要進(jìn)行實時、連續(xù)決策的自然語言處理任務(wù)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(tǒng)提供了有價值的探索。
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