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有希望的表现。其关键思想是引导LLMs生成带有人类反馈的翻译。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，我们引入了一个双重反思框架DUAL-REFLECT，利用翻译任务的双重学习提供有效的反馈，从而增强模型的自我反思能力并提高翻译性能。在各种翻译任务中应用这种方法已经证明其有效性，尤其是在低资源语言对的翻译任务中，可以提高翻译准确性并消除歧义。

如何提高大型语言模型在机器翻译中的表现，特别是在低资源语言对的翻译任务中？

通过双向学习框架，结合翻译任务的双向学习，提供有效的反馈信息，从而增强模型的自我反思能力，改善翻译表现。

DUAL-REFLECT框架在不同的翻译任务中得到应用，证明了它在提高翻译准确性和消除歧义方面的有效性。论文提供了实验细节和数据集的信息，并且开源了代码。

最近的相关研究包括：1.《Dual Learning for Machine Translation》；2.《Self-Reflection for Neural Machine Translation》。