DUAL-REFLECT: Enhancing Large Language Models for Reflective Translation through Dual Learning Feedback Mechanisms

最近，通过自我反思增强的大型语言模型（LLMs）在机器翻译方面取得了很有前途的表现。其关键思想是引导LLMs生成类人反馈的翻译。然而，现有的自我反思方法缺乏有效的反馈信息，限制了翻译性能。为了解决这个问题，我们引入了一个DUAL-REFLECT框架，利用翻译任务的双向学习提供有效的反馈，从而增强模型的自我反思能力，提高翻译性能。在各种翻译任务中应用这种方法已经证明了它在提高翻译准确性和消除歧义方面的有效性，特别是在低资源语言对的翻译任务中。

本论文旨在通过提供有效的反馈信息，增强模型的自我反思能力，从而提高机器翻译的性能。

该论文提出了一个DUAL-REFLECT框架，利用翻译任务的双重学习来提供有效的反馈信息，从而增强模型的自我反思能力，提高翻译性能。

该方法在多种翻译任务中都得到了验证，并证明其在提高翻译准确性和消除歧义方面的有效性，特别是在低资源语言对的翻译任务中。该论文的实验设计详细，使用了多个数据集，并提供了开源代码。

最近的相关研究包括：1.《Improving Neural Machine Translation with Conditional Sequence Generative Adversarial Nets》；2.《Unsupervised Neural Machine Translation with Weight Sharing》；3.《Dual Supervised Learning》等。