ULTERIORI INFORMAZIONI SUL few-shot prompting

 

ULTERIORI INFORMAZIONI SUL few-shot prompting

Poche istruzioni nella traduzione automatica significa dare al modello una manciata di frasi di esempio parallele (sorgente + destinazione) all'interno del prompt, quindi chiedergli di tradurre una nuova frase nello stesso modo.

Modello di base

In pratica, un few-shot MT in genere si presenta così:

  • Diverse brevi frasi di origine, ciascuna immediatamente seguita dalla sua traduzione corretta (I “shots”).
  • Una nuova frase di origine finale, seguita da una riga di destinazione vuota che il modello deve completare.

Scheletro esemplificativo (EN→IT):

  • “Inglese: The meeting was postponed. Italiano: la riunione è stata rinviata.
  • “Inglese: The claim was denied. Italiano: la richiesta è stata respinta.
  • "Inglese: The policy expires on 31 December. Italiano: la polizza scade il 31 dicembre.
  • Inglese: [nuova frase sorgente]. Italiano: [uscita modalità qui]." Italiano: [model output here].”

Il modello deduce il modello di traduzione, il dominio, lo stile e persino la formattazione dagli esempi e li applica alla nuova frase.

Come viene applicato nella ricerca

Il recente lavoro di MT con LLM tratta un LLM congelato e generale come traduttore e studia in che modo diverse configurazioni di few shots influiscono sulla qualità:

  • I ricercatori definiscono un modello di prompt che specifica le etichette della lingua (ad esempio, "[Inglese]: ... [Cinese]: ...") e dove vengono inseriti gli esempi.
  • Variano il numero di "shots" (ad esempio, 1, 5, 10, 20 esempi) e mostrano che più esempi di alta qualità di solito migliorano i punteggi BLEU/COMETA, fino a un certo punto.
  • Testano diverse strategie di selezione per le coppie di esempi (casuali vs semanticamente simili vs abbinati al dominio) e scoprono che esempi semanticamente e stilisticamente simili funzionano meglio di quelli casuali.

 

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