大規模言語モデルにおける多言語人間価値概念の探求：言語間での価値整合性は一貫しており、移転可能かつ制御可能か？

Core Concepts

LLMにおける多言語人間価値概念の存在を実証し、クロスリンガルなコントロール可能性を探求する。

Abstract

この研究では、7種類の人間価値、16の言語、3つのLLMファミリーを対象に幅広い分析を行いました。LLMが効果的に多言語人間価値概念をエンコードしていることを経験的に確認しました。さらに、クロスリンガルなコントロール実験から、LLMの多言語脆弱性とバリューアラインメントへのクロスリンガルな制御可能性を明らかにしました。

Stats

LLaMA2-chatシリーズは約90％が英語データであり、他の言語と比較してコンセプト表現が不一致である。
BLOOMZ-7B1はバランスの取れたマルチリンガリティを示し、相互クロスリンガル転送パターンが見られる。
大規模モデルほど非英語有害指示に反応する傾向がある。

Quotes

"大規模モデルほど非英語有害指示に反応する傾向がある。"
"バランスの取れたマルチリンガリティは相互クロスリンガル転送パターンを促進する。"
"LLaMA2-chatシリーズは約90％が英語データであり、他の言語と比較してコンセプト表現が不一致である。"

Key Insights Distilled From

Exploring Multilingual Human Value Concepts in Large Language Models

by Shaoyang Xu,... at arxiv.org 02-29-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.18120.pdf

Deeper Inquiries

提供された提案は文化的多様性やマルチリンガルAIの安全性向上にどう貢献しますか？

提案では、多言語プレトレーニングデータにおける支配的な言語を制御源としてクロスリンガルアラインメント転送を行うことが重要であることが示唆されています。この方法論は、文化的価値観や知識の一方向への影響を抑制し、異なる言語間で相互クロスリンガル転送パターンを促進する可能性があります。これにより、モデルの文化的多様性が向上し、マルチリンガルAIシステムの安全性と有用性が高められることが期待されます。