PALO: A Polyglot Large Multimodal Model for 5B People

핵심 개념

PALO introduces a Large Multilingual Multimodal Model to bridge the gap in vision-language tasks across ten major languages, emphasizing inclusivity and performance improvements.

초록

Abstract:

PALO introduces a Large Multilingual Multimodal Model for vision-language tasks.
Offers visual reasoning in 10 major languages covering 5B people.
Semi-automated translation approach ensures linguistic fidelity and scalability.
Introduction:

Large Multimodal Models (LMMs) bridge vision and language tasks.
Existing models focus on English, neglecting linguistic diversity.
PALO addresses this by conversing in 10 languages simultaneously.
Dataset Preparation:

Challenges in preparing a multilingual dataset.
Translation process from English to target languages.
Addressing translation challenges and linguistic nuances.
Experiments:

Implementation details for training and fine-tuning models.
Evaluation of high-resource vs. low-resource languages.
Performance comparison of PALO across different scales.
Ablations:

Training models on translated instructions from different languages.
Performance comparison for high-resource and low-resource languages.
Impact of increasing the quantity of translated data.
Conclusion:

PALO bridges vision and language understanding across diverse languages.
Trained on 10 languages, demonstrating improved performance.
Public release of codes, models, and datasets planned.
Limitations:

Semi-automated translation may not capture deep contextual nuances.
Selection of 10 languages leaves out many world languages.
Potential Risks:

Biases in LLMs could impact model interpretations.
Need for evaluation and training to mitigate risks.
Use of Data and AI Assistant:

Use of licensed datasets and adherence to OpenAI terms of use.
Planned release of datasets under CCA 4.0 International license.
Human Annotations:

Diverse annotators correct translations to neutralize biases.
Detailed instructions provided for annotation process.
Acknowledgements:

Computation resources provided by various institutions.
Funding acknowledgements for supercomputing resources.
References:

Mention of various research papers and models referenced in the content.

통계

PALO offers visual reasoning capabilities in 10 major languages covering 5B people.
Models trained across three scales (1.7B, 7B, and 13B parameters).
PALO fine-tuned on a diverse multilingual instruction dataset.

인용구

"PALO is a unified model that can hold conversations simultaneously in all the ten languages."
"Our approach significantly enhances the ability of the model to understand and generate responses across a diverse set of languages."

핵심 통찰 요약

PALO

by Muhammad Maa... 게시일 arxiv.org 03-06-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.14818.pdf

더 깊은 질문

어떻게 PALO가 저자원 언어에 대한 LLM의 편향과 관련된 잠재적 위험을 해결할 수 있나요?

PALO는 저자원 언어에 대한 LLM의 편향을 완화하기 위해 다양한 접근 방식을 활용할 수 있습니다. 첫째, 세미-자동 번역 프로세스를 통해 발생할 수 있는 편향을 최소화하기 위해 인간 검토를 통해 번역된 데이터를 세밀하게 조정합니다. 이를 통해 문화적인 의미와 세부 사항을 보다 정확하게 반영할 수 있습니다. 둘째, PALO의 학습 데이터에 다양한 문화적인 측면을 고려하여 편향을 감지하고 보정하는 메커니즘을 구축할 수 있습니다. 이를 통해 모델이 문화적인 의미를 올바르게 해석하고 표현할 수 있도록 지원할 수 있습니다.

언어 선택에서 많은 세계 언어를 제외하는 것이 PALO에 미치는 영향은 무엇인가요?

PALO가 10개 언어를 선택함으로써 많은 세계 언어를 제외하는 것은 언어 다양성과 포용성 측면에서 일부 제한을 가져올 수 있습니다. 이는 세계 언어의 다양성을 반영하지 못하고 특정 지역이나 문화에서 사용되는 언어들을 고려하지 못할 수 있음을 의미합니다. 이는 PALO의 적용 범위를 확장하고 언어 다양성을 더욱 확대하기 위해 추가적인 노력이 필요함을 시사합니다.

PALO의 포용성과 언어 다양성을 현재 범위를 넘어서게 하는 방법은 무엇인가요?

PALO의 포용성과 언어 다양성을 더욱 확장하기 위해서는 다음과 같은 조치를 취할 수 있습니다. 먼저, PALO의 학습 데이터에 더 많은 언어를 포함하여 세계 언어의 다양성을 보다 잘 반영할 수 있습니다. 또한, PALO의 번역 및 학습 프로세스에서 문화적인 특성과 세부 사항을 보다 주의깊게 고려하여 다양한 언어와 문화에 대한 이해를 깊이 있게 확장할 수 있습니다. 더불어, PALO의 사용자 그룹을 다양화하고 다양한 문화적 배경을 고려한 인간 주석을 통해 모델의 문화적 지능을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 조치들을 통해 PALO의 포용성과 언어 다양성을 더욱 확대할 수 있을 것입니다.