Fine-tuning Large Language Models for Domain-specific Machine Translation

本文提出LlamaIT,一种利用LoRA微调大型语言模型以进行高效、特定领域机器翻译的方法。通过创建混合域数据集,避免了输入示例依赖、后处理和过度专业化的问题,提高了LLM的领域适应性和稀有单词翻译能力。实验证明,LlamaIT能显著提升LLM的领域特定MT性能,同时保持零样本MT能力。

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本文是LLM系列文章,针对《Fine-tuning Large Language Models for Domain-specific Machine Translation》的翻译。

用于特定领域机器翻译的大语言模型微调

摘要

大型语言模型(LLM)在机器翻译(MT)领域取得了重大进展。然而,它们在特定领域MT中的潜力仍有待探索。当前基于LLM的MT系统仍然面临一些挑战。首先,对于具有上下文学习的LLM,它们的有效性对输入的翻译示例高度敏感,处理它们会增加推理成本。由于生产过度,它们通常需要额外的后处理。第二,对特定领域数据进行微调的LLM通常需要高的领域适应训练成本,并且可能由于过度专业化而削弱LLM的零样本MT能力。上述方法可能难以在域迁移场景中翻译稀有单词。为了应对这些挑战,本文提出了一种面向提示的微调方法,称为LlamaIT,以有效和高效地微调用于特定领域MT任务的通用LLM。首先,我们构建了一个特定于任务的混合域数据集,然后使用该数据集对具有LoRA的LLM进行微调。这可以消除对输入翻译示例、后处理或过度专业化的需要。通过零样本提示指令,我们在推理时将MT任务调整到目标域。为了进一步激发稀有单词的机器翻译能力,我们通过结合特定领域的双语词汇来构建新的提示。我们还在公开的和自行构建的数据集上进行了广泛的实验。结果表明,我们的LlamaIT可以显著提高LLM的领域特定MT能力,同时保持其零样本MT能力。

### Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) 的背景 Parameter-Efficient Fine-Tuning 是一种针对基础模型(Foundation Models)优化的技术,旨在通过仅调整一小部分参数来实现高效的微调过程。这种方法不仅减少了计算资源的需求,还提高了训练效率[^1]。 在神经网络中,通常会应用正则化技术以防止过拟合并促进泛化能力。这些技术可以强制模型学习更小的权重参数,从而减少复杂度和潜在的风险。对于大规模的基础模型而言,Parameter-Efficient Fine-Tuning 方法进一步扩展了这一理念,专注于更新少量的关键参数而非整个模型的所有参数。 ### 如何获取 PEFT 论文 PDF? 为了下载有关 **Parameter-Efficient Fine-Tuning for Foundation Models** 的论文,可以通过以下几种方式: #### 1. 使用学术搜索引擎 利用 Google Scholar 或 Semantic Scholar 这样的平台输入关键词 “Parameter-Efficient Fine-Tuning”,即可找到相关研究文章及其链接。大多数情况下,可以直接访问免费版本或者通过机构权限下载全文[^2]。 #### 2. GitHub 和开源社区 许多研究人员会在其个人主页或 GitHub 上分享研究成果以及配套代码库。例如,在 awesome-LLM-resources 项目中可能包含了大量关于大语言模型(LLMs)及相关主题的资料汇总,其中包括 PEFT 技术的应用实例与理论解释。 以下是 Python 实现的一个简单示例,展示如何加载预定义适配器来进行高效微调: ```python from peft import get_peft_model, LoraConfig, TaskType # 定义 LoRA 配置 peft_config = LoraConfig( task_type=TaskType.CAUSAL_LM, inference_mode=False, r=8, lora_alpha=32, lora_dropout=0.1, ) model = ... # 加载基础模型 peft_model = get_peft_model(model, peft_config) ``` 此脚本片段展示了基于 Hugging Face 提供的 `peft` 库创建低秩适应层的过程,这是实现 parameter-efficient fine-tuning 常见的一种方法之一。 --- ###
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