Umfassende Analyse von mehrsprachigen großen Sprachmodellen: Korpora, Ausrichtung und Voreingenommenheit

핵심 개념

Mehrsprachige große Sprachmodelle (MLLMs) wurden entwickelt, um die Herausforderungen mehrsprachiger Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung zu bewältigen und den Wissenstransfer von Sprachen mit hohen Ressourcen zu Sprachen mit geringen Ressourcen zu erreichen. Allerdings bestehen nach wie vor erhebliche Einschränkungen und Herausforderungen wie Sprachungleichgewicht, mehrsprachige Ausrichtung und inhärente Voreingenommenheit.

초록

Dieser Artikel bietet eine umfassende Analyse von MLLMs, indem er tief in Diskussionen zu diesen kritischen Themen eintaucht.
Zunächst wird ein Überblick über MLLMs gegeben, der ihre Entwicklung, Schlüsseltechniken und mehrsprachige Fähigkeiten abdeckt. Zweitens werden weit verbreitete mehrsprachige Korpora für das Training von MLLMs und mehrsprachige Datensätze für Downstream-Aufgaben untersucht, die für die Verbesserung der sprachübergreifenden Fähigkeiten von MLLMs entscheidend sind. Drittens werden die bestehenden Studien zu mehrsprachigen Darstellungen untersucht und es wird untersucht, ob die derzeitigen MLLMs eine universelle Sprachdarstellung lernen können. Viertens wird die Voreingenommenheit in MLLMs diskutiert, einschließlich ihrer Kategorien und Bewertungsmetriken, und die bestehenden Entzerrungstechniken werden zusammengefasst. Schließlich werden bestehende Herausforderungen erörtert und vielversprechende Forschungsrichtungen aufgezeigt.

통계

Der Englische Korpus macht 92,099% des Trainingskorpus von ChatGPT aus, während der Chinesische nur 0,16% ausmacht.
BLOOM unterstützt 46 Sprachen und 13 Programmiersprachen und deckt die acht am weitesten verbreiteten Sprachen der Welt ab.
Die Trainingskorpora von MLLMs wie GPT-3, Gopher, LaMDA und InstructGPT bestehen zu über 90% aus Englisch.
Der Trainingskorpus von BLOOM besteht zu weniger als der Hälfte aus Englisch und umfasst 46 Sprachen.
Der Trainingskorpus von GLM-130B ist zu 48% Englisch und zu 52% Chinesisch.

인용구

"MLLMs erfordern größere mehrsprachige Korpora, die mehr Sprachen und vielfältige Downstream-Aufgaben abdecken, um Anwendbarkeit und Fairness über verschiedene Sprachen hinweg sicherzustellen."
"MLLMs werden trainiert, um die Strukturen und Muster mehrerer Sprachen zu verstehen und zu erfassen."
"Mehr Sprachen führen zu einer besseren sprachübergreifenden Leistung bei Sprachen mit geringen Ressourcen bis zu einem gewissen Punkt, danach nimmt die Gesamtleistung der MLLMs auf monolinguale und sprachübergreifende Benchmarks ab."

핵심 통찰 요약

A Survey on Multilingual Large Language Models

by Yuemei Xu,Li... 게시일 arxiv.org 04-02-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.00929.pdf

더 깊은 질문

Wie können wir die Leistung von MLLMs auf Sprachen mit geringen Ressourcen verbessern, ohne dass die Gesamtleistung auf Sprachen mit hohen Ressourcen abnimmt?

Um die Leistung von MLLMs auf Sprachen mit geringen Ressourcen zu verbessern, ohne die Gesamtleistung auf Sprachen mit hohen Ressourcen zu beeinträchtigen, können verschiedene Ansätze verfolgt werden. Einer davon ist das gezielte Training von MLLMs auf spezifische niedrig-ressourcen Sprachen. Durch die gezielte Vor-Trainierung auf Daten aus diesen Sprachen können MLLMs eine bessere Anpassungsfähigkeit und Leistungsfähigkeit auf diesen Sprachen entwickeln. Dies kann durch die Verwendung von spezifischen monolingualen Datensätzen für diese Sprachen erreicht werden, um die Modellkapazitäten zu verbessern.
Ein weiterer Ansatz besteht darin, die Datenbalance in den Trainingsdaten zu optimieren. Durch die Integration von Techniken wie exponentieller gewichteter Glättung oder Vokabularerweiterung können MLLMs besser auf Sprachen mit geringen Ressourcen ausgerichtet werden, ohne die Leistung auf Sprachen mit hohen Ressourcen zu beeinträchtigen. Diese Methoden helfen, die Abhängigkeit von annotierten Daten zu verringern und die Leistung auf verschiedenen Sprachen zu verbessern.
Zusätzlich kann die Verwendung von Transferlernen von verwandten Sprachen oder Sprachfamilien die Leistung von MLLMs auf Sprachen mit geringen Ressourcen verbessern. Indem MLLMs auf Daten aus verwandten Sprachen trainiert werden, können sie eine bessere Generalisierung und Anpassungsfähigkeit auf Sprachen mit geringen Ressourcen entwickeln, ohne die Gesamtleistung auf Sprachen mit hohen Ressourcen zu beeinträchtigen.

Welche Auswirkungen hat die Entfernung von Voreingenommenheit in MLLMs auf ihre Leistung?

Die Entfernung von Voreingenommenheit in MLLMs kann signifikante Auswirkungen auf ihre Leistung haben, insbesondere in Bezug auf die Qualität und Fairness der generierten Ausgaben. Voreingenommenheit in MLLMs kann zu unfairen oder diskriminierenden Ergebnissen führen, insbesondere bei der Verarbeitung von Texten in verschiedenen Sprachen oder kulturellen Kontexten.
Durch die Entfernung von Voreingenommenheit können MLLMs eine verbesserte Fähigkeit zur Erzeugung neutraler und ausgewogener Ausgaben entwickeln. Dies kann dazu beitragen, die Qualität der generierten Texte zu verbessern und sicherzustellen, dass die Modelle nicht durch voreingenommene oder diskriminierende Sprachmuster beeinflusst werden.
Darüber hinaus kann die Entfernung von Voreingenommenheit die Akzeptanz und Anwendbarkeit von MLLMs in verschiedenen Anwendungsbereichen erhöhen, da sie zu faireren und ethisch vertretbareren Ergebnissen führt. Indem MLLMs von Voreingenommenheit befreit werden, können sie eine breitere Palette von Anwendungen unterstützen und eine vertrauenswürdige und ethisch einwandfreie Leistung gewährleisten.

Wie können wir die sprachübergreifende Übertragungslernen-Fähigkeit von MLLMs weiter verbessern, um den Bedarf an annotierten Daten zu reduzieren?

Um die sprachübergreifende Übertragungslernen-Fähigkeit von MLLMs weiter zu verbessern und den Bedarf an annotierten Daten zu reduzieren, können verschiedene Strategien verfolgt werden. Eine Möglichkeit besteht darin, MLLMs auf Daten aus einer breiteren Palette von Sprachen und Sprachfamilien zu trainieren, um ihre Fähigkeit zur Generalisierung und Anpassung an verschiedene Sprachen zu stärken.
Darüber hinaus kann die Integration von kontinuierlichem Lernen und Anpassungsfähigkeit in MLLMs dazu beitragen, ihre sprachübergreifende Transferleistung zu verbessern. Durch die kontinuierliche Anpassung an neue Daten und Sprachen können MLLMs flexibler und effektiver in der Anwendung auf verschiedene Sprachen sein, ohne auf umfangreiche annotierte Daten angewiesen zu sein.
Die Verwendung von multilingualen Datensätzen und Korpora, die eine Vielzahl von Sprachen abdecken, kann auch dazu beitragen, die sprachübergreifende Übertragungslernen-Fähigkeit von MLLMs zu verbessern. Durch die Integration von Daten aus verschiedenen Sprachen in das Training können MLLMs eine vielseitige und robuste sprachübergreifende Leistung entwickeln, die den Bedarf an annotierten Daten reduziert und die Anpassungsfähigkeit an neue Sprachen erleichtert.