Contrastive Preference Optimization Pushing the Boundaries of LLM Performance in Machine Translation

本文是LLM系列文章，针对《Contrastive Preference Optimization: Pushing the Boundaries of LLM
Performance in Machine Translation》的翻译。

摘要

中等大小的大型语言模型（LLM）——那些具有7B或13B参数的模型——表现出有希望的机器翻译（MT）性能。然而，即使是性能最好的基于13B LLM的翻译模型，如ALMA，也与现有技术的传统编码器-解码器翻译模型或更大规模LLM（如GPT4）的性能不匹配。在这项研究中，我们弥合了这一性能差距。我们首先评估了在MT任务中监督微调LLM的缺点，强调了参考数据中存在的质量问题，尽管这是人为产生的。然后，与模仿参考翻译的监督微调相比，我们引入了对比偏好优化（CPO），这是一种训练模型以避免生成足够但不完美的翻译的新方法。将CPO应用于只有22K个平行句子和0.1%参数的ALMA模型会产生显著的改进。由此产生的模型被称为ALMA-R，可以在WMT’21、WMT’22和WMT’23测试数据集上与WMT竞赛获胜者和GPT-4的性能相匹配或超过。

1 引言

2 镀金还是镀金？审查黄金参考质量

3 对比偏好优化

4 实验

5 分析

6 结论

在这项研究中，我们最初提出了机器翻译任务中黄金参考文献的潜在