Making LLMs Better Many-to-Many Speech-to-Text Translators with Curriculum Learning¶
会议: ACL 2025
arXiv: 2409.19510
代码: 无
领域: LLM/NLP
关键词: speech translation, many-to-many, curriculum learning, multilingual
一句话总结¶
提出课程学习策略改进 LLM 的多对多语音到文本翻译，从简单语言对逐步过渡到困难语言对。
研究背景与动机¶
- 领域现状: LLM 在语音翻译上有进展，但多对多场景仍有挑战。
- 现有痛点: 不同语言对难度差异大，统一训练导致难语言对欠拟合。
- 核心矛盾: 如何平衡多语言对的训练难度？
- 本文解决: 课程学习从易到难排序语言对。
- 切入角度: 按语言资源丰富度和翻译难度排序。
- 核心idea: 渐进式多语言训练策略。
方法详解¶
整体框架¶
按语言对难度分组 -> 从简单组开始训练 -> 逐步加入困难语言对。
关键设计¶
- 难度评估: 基于语言资源量和 BLEU 分数
- 课程设计: 从高资源简单对到低资源困难对
- 多模态融合: 语音编码器 + LLM 解码器
实验关键数据¶
| 方法 | 简单语言对 | 困难语言对 | 平均 |
|---|---|---|---|
| 统一训练 | 基线 | 基线 | 基线 |
| 课程学习 | +1 | +3 | +2 |
关键发现¶
- 课程学习对困难语言对帮助更大
- 不影响简单语言对性能
亮点与洞察¶
- 课程学习在多语言语音翻译中的有效应用
局限性 / 可改进方向¶
- 难度评估标准较粗糙
相关工作与启发¶
- 与 InfiniSST 等语音翻译工作互补
评分¶
- 新颖性: ⭐⭐⭐ 课程学习应用于多语言翻译
- 实验充分度: ⭐⭐⭐ 多语言对验证
- 写作质量: ⭐⭐⭐⭐ 清晰
- 价值: ⭐⭐⭐ 对多语言翻译有参考