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腾讯AI Lab:我们发现了ChatGPT的又一个短板

作者:雷锋网发布时间:2023-02-13

原标题:腾讯AI Lab:我们发现了ChatGPT的又一个短板

在今天,狂热追捧ChatGPT,仿佛已经成为了一种“政治正确”。

ChatGPT一出,学界、工业界无不惊为天人。一位研究机构的资深研究员就对AI科技评论说过:“ChatGPT出来,直接给我们整不会了——生成做的比我们好就不说了,NLP(自然语言处理)能力还比我们强不少。”

微软注资百亿美元,谷歌则如临大敌,ChatGPT在科技圈里掀起的巨浪,仍是现在进行时。

但是,ChatGPT并非“万能钥匙”——大模型在某些专业领域的准确度,仍然无法超越其他垂类产品。近日,腾讯AI Lab 就通过实验证明,在机器翻译领域,ChatGPT在某些情况下,能力弱于其他商业翻译产品。

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2301.08745v1.pdf

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ChatGPT是个好翻译吗?

腾讯AI Lab的调查文指出:

首先,在高资源环境——如欧洲语言上——ChatGPT的表现与商业翻译产品(如谷歌翻译、DeepL Translate)相比具有竞争力,但是,在低资源环境——如古代语言——明显落后;

其次,在翻译的鲁棒性上,ChatGPT在生物医学摘要、或Reddit评论方面表现不如商业翻译产品,但是在口语方面也许会是一个很好的翻译工具。

为了更好地理解ChatGPT的翻译能力,腾讯AI Lab从以下三个方面开展实验:

提示词(Prompt)翻译:ChatGPT是一个大型语言模型,在翻译时需有提示词(Prompt)作为引导才能引导系统进行翻译。所以,提示词的风格会影响翻译输出的质量。例如,在多语言机器翻译模型中,如何将两种语言信息联系起来非常重要,这通常是通过附加语言标记来解决。

多语言翻译:ChatGPT是一个处理各种NLP任务并涵盖不同语言的单一模型,可以被视为一个统一的多语言机器翻译模型。因此,ChatGPT在资源差异(如高与低)和语系差异(如欧洲与亚洲)上的表现是该实验所探讨的重点之一。

翻译鲁棒性:ChatGPT是基于GPT-3开发的模型,GPT-3在涵盖各种领域的大规模数据集进行上训练,因此,在特定领域的表现,是这次研究者们的重点之一。

提示词翻译

为了设计触发ChatGPT机器翻译能力的提示词,腾讯AI Lab团队向ChatGPT提出以下prompt:

提供十个可以让你翻译的简明提示或模版

并获得图1中的结果:

图1: ChatGPT推荐的10个可引发其进行机器翻译的prompt

生成的提示语看起来很合理,但是都有相似的格式,研究人员将它们总结成三个候选prompt(如图2),其中[SRC] 和 [TGT] 分别代表翻译的源语言和目标语言。另外,研究人员在Tp2中增加了一个额外命令,要求ChatGPT不要在翻译的句子上加双引号(在原始格式中经常发生)。尽管如此,ChatGPT依旧不稳定,如会将同一批次的多行句子翻译成单行。

图2:候选翻译提示

研究人员将三种不同的候选prompt与Flores-101的测试集在汉译英任务中的表现进行比较,图3显示了ChatGPT和其他三个翻译软件的结果。虽然ChatGPT提供了相当好的翻译,但它仍然落后于基线至少5.0个BLEU点。关于三个候选prompt,Tp3在所有指标方面表现的最好,因此在这篇论文中,研究者默认使用Tp3。

图3:在中译英翻译任务中ChatGPT使用不同提示语的翻译表现对比

多语言翻译

腾讯AI Lab选择了四种语言来评估ChatGPT在多语言翻译中的能力,包括德语(De)、英语(En)、罗马尼亚语(Ro)和中文(Zh),这些语言在研究和竞赛中都被普遍采用。前三种语言同来自拉丁语系,而后一种则来自中文语系。研究人员测试了任意两种语言间的翻译表现,共涉及12次翻译。

资源差异

通过实验发现,在同语系中不同语言也存在资源差异。在机器翻译中,德英互译通常被认为是一个高资源任务,有超过1000万条语料。而罗马尼亚语与英语间互译语料要少得多。

如图4所示,ChatGPT在德译英和英译德上,与谷歌翻译和DeepL可以分庭抗礼;而在罗马尼亚语译英,和英译罗马尼亚语方面,则要明显落后。具体来说,ChatGPT在英译罗马尼亚语上获得的BLEU分数比谷歌翻译低了46.4%。

图4:ChatGPT在多语言翻译中的表现

研究者认为,英语和罗马尼亚语之间的单一语言数据的巨大资源差异,限制了罗马尼亚语的语言建模能力,这部分解释了将英语翻译成罗马尼亚语表现差的原因。

相反,罗马尼亚语译成英语可以受益于强大的英语建模能力,使平行数据的资源缺口可以得到一定程度的补偿。

语系

同时,研究人员也考虑了语系的影响。

通常认为,对于机器翻译,不同语系之间的翻译通常比同一语系间翻译更难。研究人员发现,德英互译、汉英互译,或者德汉互译在文化和书写方式上存在差异。

另外可以发现,在这几种翻译中,ChatGPT和几款商业翻译软件间差距较大,研究者认为,这是因为在同一语系中知识转移比在不同语系间要好,对于既是低资源又来自不同语系的语言来说(如罗马尼亚语和汉语的互译),这种差距会进一步扩大。

由于ChatGPT在一个模型中处理不同的任务,低资源的翻译任务不仅与高资源的翻译任务竞争,而且还与其他NLP任务竞争模型容量,这说明其性能表现欠佳。

翻译鲁棒性

腾讯AI Lab进一步评估了ChatGPT在WMT19 Bio和WMT20Rob2和Rob3测试集上的翻译鲁棒性,这些测试集引入了领域偏见和潜在的噪声数据。

例如WMT19 Bio测试集是由Medline摘要组成的,这需要特定领域的知识处理,WMT20Rob2是来自Reddit的评论,可能包含各种错误,如拼写错误、单词遗漏、插入重复、语法错误、破坏性语言,和网络俚语等。图5列出了BLEU分数,显然ChatGPT在WMT19 Bio和WMT20Rob2测试集上的表现不如谷歌翻译和DeepL Translate。

图5:ChatGPT在翻译鲁棒性方面的表现

原因可能在于,像谷歌翻译这样的商业翻译产品往往需要不断提高其翻译特定领域(如生物医学)或噪音句子的能力,因为它们是现实世界的应用,需要对分布之外的数据有更好地概括性,ChatGPT不太能够完成这一点。

不过,一个有趣的发现是,ChatGPT在包含众包语音识别语料的WMT20Rob3测试集上大大超过了谷歌翻译和DeepL Translate。这表明,ChatGPT本质上是一个人工智能对话工具,能够比商业翻译软件生成更自然的口语(见图6)。

图6:来自WMT20鲁棒集set3的例子

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ChatGPT应如何扬长避短?

从该研究可知,高举高打的ChatGPT每训练一次就耗费大量算力资源,但也不能在全领域尽善尽美。所以,一些人开始思考,是否应该“摒弃”大模型思路,转而去做“精耕细作”的小模型。

腾讯AI Lab在Chat GPT“测评”中提到,罗马尼亚语与英语互译,相较德英互译存在较大差距,原因在于:巨大资源差异,限制了罗马尼亚语的语言建模能力,也恰恰证明,AI学习能力常常受到低资源的掣肘。

但也有资深学者认为,尽管现时ChatGPT仍存在不少不足之处,但仍然对研究者和创业者有着不少启示。以ChatGPT为代表的AI 3.0走的是跟过去 AI 浪潮不一样的路,即更落地、更接近真实世界,在工业应用上,更直接,更落地,从学术研究到工业落地的路径也变得更短、更快。

未来,“helpful, truthful, harmless”的 AI 系统会成为现实。

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