Каскады перевода для рассуждений переводят запросы на английский, выполняют рассуждения и переводят обратно, но этот процесс структурно теряет информацию из-за отбрасывания данных на каждом этапе. Авторы предлагают контекстно-ориентированный каскад перевода, который сохраняет исходный вопрос, переведённый запрос и цепочку рассуждений для смягчения этих потерь.
- Вмешательство предоставляет исходный вопрос, переведённый на английский вопрос и цепочку рассуждений финальному модулю перевода без необходимости обучения.
- Оценка охватывает девять многоязычных бенчмарков, три базовые модели и 285 языков с высоким, средним и низким уровнем ресурсов.
- Были продемонстрированы значительные улучшения в генерации открытых ответов для всех моделей и уровней ресурсов.
- Было обнаружено, что исходный вопрос на родном языке содержит большую часть полезного контекста для финального перевода.
Исследование подчёркивает необходимость проектирования лучшего потока информации в каскадах машинного перевода для смягчения распространения ошибок, предлагая простую стратегию сохранения исходного вопроса пользователя до конца конвейера.