Conceptos Básicos
본 논문에서는 저자원 언어에서 교차 언어 요약 작업을 수행하는 대규모 언어 모델(LLM)의 잠재력을 입증하고, 이를 위한 새로운 제로샷 메타 생성 기반 접근 방식인 SITR(Summarization, Improvement, Translation, and Refinement)을 제안합니다.
Resumen
저자원 교차 언어 요약을 위한 LLM 활용: 메타 생성 기반 접근 방식 SITR
본 논문은 저자원 언어에서 교차 언어 요약 작업을 수행하는 대규모 언어 모델(LLM)의 잠재력을 탐구하고, 이를 극대화하기 위한 새로운 제로샷 메타 생성 기반 접근 방식인 SITR(Summarization, Improvement, Translation, and Refinement)을 제안하는 연구 논문입니다.
기존의 교차 언어 요약 방식은 저자원 언어에서 제한적인 성능을 보였습니다. 본 연구는 LLM의 뛰어난 언어 이해 능력을 활용하여 저자원 언어에서도 효과적인 교차 언어 요약을 수행할 수 있는지 확인하고, 이를 위한 새로운 방법론을 제시하는 것을 목표로 합니다.
본 논문에서 제안하는 SITR은 요약, 개선, 번역, 수정의 네 단계로 구성된 제로샷 접근 방식입니다.
요약 (Summarization): LLM은 입력된 원문 텍스트를 간결하게 요약합니다.
개선 (Improvement): LLM은 생성된 요약을 원문 텍스트와 비교하여 정확성과 완성도를 개선합니다. 이 단계는 메타 생성의 첫 번째 단계로, LLM이 자체적으로 피드백을 통해 학습하고 결과물을 향상시키는 과정입니다.
번역 (Translation): 개선된 요약은 LLM을 사용하여 저자원 목표 언어로 번역됩니다.
수정 (Refinement): LLM은 번역된 텍스트를 다시 한번 개선된 요약과 비교하여 자체 수정을 수행합니다. 이 단계는 메타 생성의 두 번째 단계로, LLM이 재평가를 통해 보다 정확하고 자연스러운 번역을 생성하도록 유도합니다.