Sprachliche Ungleichgewichte können die sprachübergreifende Verallgemeinerung verbessern
Sprachliche Ungleichgewichte während des Trainings können die Leistung von Sprachmodellen in weniger häufigen Sprachen verbessern und zu einer stärkeren Ausrichtung der Modelldarstellungen über Sprachen hinweg führen.
Geschlechtsspezifische Verzerrungen in mehrsprachigen maskierten Sprachmodellen: Eine umfassende Bewertung
Geschlechtsspezifische Verzerrungen in mehrsprachigen maskierten Sprachmodellen können durch einen systematischen Ansatz zur Bewertung und Verbesserung dieser Modelle angegangen werden.
Überblick über Methoden zur Verbesserung der sprachübergreifenden Ausrichtung von Repräsentationen in mehrsprachigen Sprachmodellen
Mehrsprachige Sprachmodelle können durch verschiedene Methoden wie kontrastives Lernen, Anpassung der Vortrainingsschemen oder Datenaugmentierung verbessert werden, um eine bessere sprachübergreifende Ausrichtung der Repräsentationen zu erreichen.
Umfassende Analyse und Taxonomie der Ressourcen, Entwicklungen und Herausforderungen in der Forschung zu mehrsprachigen großen Sprachmodellen
Mehrsprachige große Sprachmodelle ermöglichen es, leistungsstarke Sprachmodelle für die Verarbeitung und Beantwortung von Anfragen in mehreren Sprachen einzusetzen, was zu bemerkenswerten Erfolgen in der mehrsprachigen Verarbeitung natürlicher Sprache führt. Trotz dieser Durchbrüche fehlt es an einer umfassenden Übersicht, die die bestehenden Ansätze und jüngsten Entwicklungen in diesem Bereich zusammenfasst.
Wie viele Sprachen werden für das Feintuning großer Sprachmodelle benötigt?
Die Anzahl der Sprachen, der Sprachexposition und der Ähnlichkeit sind wichtige Aspekte, die bei der Auswahl der Sprachen für das Feintuning berücksichtigt werden müssen. Das Feintuning großer mehrsprachiger Modelle auf 1 bis 52 Sprachen zeigt, dass es keine konsistente Antwort auf die optimale Anzahl von Sprachen für mehrsprachiges Feintuning gibt. Die optimale Anzahl hängt von der Sprachähnlichkeit und der Zielaufgabe ab.
Unzureichende Ausrichtung des Mehrsprachigen Wissens in Großen Sprachmodellen trotz Mehrsprachigem Vortraining und Instruktionsfeinjustierung
Obwohl mehrsprachiges Vortraining und Instruktionsfeinjustierung die Leistung von Großen Sprachmodellen in nicht-englischen Sprachen verbessern, ist die allgemeine Ausrichtung des mehrsprachigen Wissens in diesen Modellen nach wie vor unzureichend.
Kostengünstige Lösungen zur Förderung der Mehrsprachigkeit in Großen Sprachmodellen
Der Artikel stellt eine neue Methode namens TaCo vor, die Übersetzungen in einem Kette-von-Gedanken-Prozess nutzt, um Sprachmodelle durch einen Curriculum-Lernprozess auf neue Sprachen abzustimmen. Dies ermöglicht die Erstellung mehrsprachiger Sprachmodelle, auch für Sprachen mit geringen Ressourcen, zu einem angemessenen Preis.
Verbesserung der mehrsprachigen Satzeinbettung für Sprachen mit geringen Ressourcen durch Wortausrichtung
Durch die explizite Ausrichtung von Wörtern zwischen Englisch und acht Sprachen mit geringen Ressourcen kann die Leistung von Modellen für mehrsprachige Satzeinbettungen in Sprachen mit geringen Ressourcen deutlich verbessert werden.
Die Fähigkeit mehrsprachiger Decoder-basierter vortrainierter Sprachmodelle: Auffinden und Steuern sprachspezifischer Neuronen
Decoder-basierte vortrainierte Sprachmodelle zeigen zwar hervorragende mehrsprachige Fähigkeiten, aber es ist unklar, wie sie Mehrsprachigkeit handhaben. Diese Studie analysiert das neuronale Verhalten von Decoder-basierten mehrsprachigen vortrainierten Sprachmodellen und zeigt, dass es einzigartige, sprachspezifische Neuronen gibt, die hauptsächlich in den ersten und letzten Schichten des Modells verteilt sind. Durch Eingriffe in diese Neuronen kann die Wahrscheinlichkeit des Auftretens der Zielsprache bei der Textgenerierung drastisch verändert werden.
Können mehrsprachige LLMs kulturell vielfältige Denker sein? Eine Untersuchung zu multikulturellen Sprichwörtern und Redewendungen
Mehrsprachige Sprachmodelle (mLLMs) haben begrenzte Kenntnisse von Sprichwörtern und verstehen deren Bedeutung in einem Gesprächskontext nicht gut. Es gibt große Unterschiede in der Leistung der mLLMs beim Verständnis von Sprichwörtern zwischen Sprachen, insbesondere bei übertragenen Bedeutungen, und eine "Kulturgefälle" beim Verständnis von übersetzten Sprichwörtern.
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