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背景

• 背景
  文章介绍了大型语言模型（LLMs）在机器翻译（MT）领域中的应用，并着重探讨了在此领域中遇到的经典挑战。

• 已有的工作
  虽然LLMs在机器翻译任务中表现出色，但存在的问题包括术语不匹配、风格不匹配和幻觉现象。这些现象表明，即使模型在特定领域表现良好，领域偏移仍然是一个重大挑战，并未完全解决。

核心贡献

• 提出了一个针对LLMs的多领域翻译任务细节的分析

  • 挑战1：领域不匹配 领域不匹配长期以来是MT领域的巨大障碍。文章通过对LLMs使用特定领域的平行数据进行微调，并在同领域（ID）和跨领域（OOD）的翻译任务中评估其性能，探索LLMs丰富知识是否能够缓解领域不匹配问题。尽管LLMs在OOD翻译中较传统模型有所改进，但在领域切换时仍会出现性能下降。

  • 挑战2：平行数据数量 平行数据是训练常规编码器到解码器翻译系统的关键资源。文章探讨了不同数量的平行数据对LLMs影响，实验表明即使是少量的高质量平行数据也能激发LLMs的翻译能力。

实现与部署

论文中进行的实验表明，当对LLMs进行训练时，就算在受限的领域数据上训练，仍然能够实现相对高质量的翻译结果。然而，领域偏移导致的性能下降仍未完全解决，即使在LLMs上，跨领域翻译仍存在质量损失。另外，实验证明LLMs降低了对大规模平行数据的需求。

总结

本文深入分析了LLMs在机器翻译任务中领域不匹配问题，并实验了不同数量的平行数据对LLMs翻译能力的影响，展现出LLMs在处理这些挑战中的潜力。