機械翻訳における多様な候補の多段階洗練と生成的統合

大規模言語モデルによる翻訳は流暢だが，幻覚や微細な誤訳等の課題が残る．推論時の事後修正により改善する手法があるが，単一モデルによる修正はバイアスに弱く，複数出力の統合手法は入力品質に依存する．そこで本研究では，多様なモデルによる候補生成と個別洗練を経て統合を行う4段階の枠組みを提案する．WMTデータセットを用いた実験の結果，提案手法は既存手法と比較して高いxCOMETスコアを記録した．