Equipe MiLMMT lança modelos de tradução sem referência
O MiLMMT-46-v1.0 usa GRPO e interpolação de checkpoints para aprimorar a tradução multilíngue aberta.
Por que importa
O trabalho sugere que recompensas sem referência podem melhorar a tradução multilíngue sem depender de traduções humanas de referência para cada par de idiomas. Também oferece a pesquisadores modelos abertos e código para testar métodos de pós-treinamento de tradução baseados em RL.
Pontos-chave
- 1.GRPO sem referência melhorou o MiLMMT em 46 idiomas.
- 2.A interpolação de checkpoints superou a destilação on-policy no estudo.
- 3.Modelos e código foram lançados para uso em pesquisa.
Pesquisadores lançaram o MiLMMT-46-v1.0, uma família aberta de modelos de tradução automática multilíngue construída a partir do MiLMMT-46-v0.1 com pós-treinamento sem referência. O método aplica GRPO usando recompensas de dois modelos de estimativa de qualidade sem referência, filtradas por identificação de idioma, e depois interpola linearmente checkpoints de SFT e RL. Em 46 idiomas, os modelos melhoraram em relação às versões SFT correspondentes, superaram baselines abertas citadas, incluindo Seed-X, HY-MT2 e TranslateGemma, e registraram pontuações sem referência de ponta frente aos sistemas proprietários avaliados.
⚡ Experimente hoje
Avalie o MiLMMT-46-v1.0 e o código lançado antes de escolher uma baseline aberta de tradução multilíngue.
Fontes e reportagens originais
Este resumo sintetiza e linka a cobertura dos veículos abaixo.
- arXiv cs.AIWhen the API Speaks the Wrong Language: Revisiting Post-Training for Multilingual Tool UseAug 13, 12:00 PM↗
- arXiv cs.CLWhen the API Speaks the Wrong Language: Revisiting Post-Training for Multilingual Tool UseAug 13, 12:00 PM↗
- arXiv cs.AIReference-Free Post-Training of Open Large Language Models for Multilingual Machine TranslationAug 12, 12:00 PM↗
- arXiv cs.CLReference-Free Post-Training of Open Large Language Models for Multilingual Machine TranslationAug 12, 12:00 PM↗
- arXiv cs.CLReference-Free Post-Training of Open Large Language Models for Multilingual Machine TranslationAug 12, 12:00 PM↗
- arXiv cs.CLEmbedding Initialization for Unseen Low-resource Languages in Multilingual NMT: A Case Study on Limbum-English TranslationAug 11, 12:00 PM↗
- arXiv cs.LGEmbedding Initialization for Unseen Low-resource Languages in Multilingual NMT: A Case Study on Limbum-English TranslationAug 11, 12:00 PM↗
- HF Daily PapersReference-Free Post-Training of Open Large Language Models for Multilingual Machine TranslationAug 11, 4:00 AM↗
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