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（LargeLanguageModel;LLM）の急速な発展により，機械翻訳の流暢さは飛躍的に向上した．文脈を考慮した自然な訳の生成が可能になった一方で，原文に含まれない情報を生成する「幻覚（Hallucination）」や，文脈の微細なニュアンスを取り違える意味的な誤りは依然として解決するべき課題である．こうした誤りを修正するために，モデル自体のパラメータを更新することは膨大な計算コストを要するため，近年では生成された翻訳結果を事後的に改善するアプローチが数多く提案されている[1–6]．既存手法は「単一候補の洗練」と「複数候補の活用」に大別される．前者はIterativeTranslationReﬁnement[1]等が代表的で，DUAL-REFLECT[2]は逆翻訳を用いて整合性を検証するが，単一モデルのバイアスや知識不足に弱い．一方，後者は候補選択や統合を行う．最近提案されたMixture-of-Agents（MoA）[5]は生成的統合をLLMのベンチマークで評価して有効性を確認したが，翻訳タスクを対象としたものではない．そこで本研究では，MoAを翻訳に応用し，複数の異なるLLMを用いた生成的統合と逆翻訳による検証・修正に基づく機械翻訳手法を提案する．多様なモデルによる候補生成と個別の洗練を経てから統合を行うことで，単一モデルゆえの制約の解消を目指す．実験の結果，提案手法はxCOMETスコアにおいて高い性能を記録し，本アプローチの有効性を確認した．