大規模言語モデルの多言語推論能力を強化する質問翻訳トレーニングの効果 - 範囲の拡大と洞察の深化

Conceitos essenciais

大規模言語モデルの英語以外の言語における推論能力の大幅な向上を実現する質問翻訳トレーニングアプローチ

Resumo

本論文では、大規模言語モデルの多言語推論能力を強化する質問翻訳トレーニングアプローチの有効性を包括的に検証している。

まず、この手法を数学推論(自然言語の推論過程、プログラムコードによる推論)、常識推論といった多様な推論シナリオに適用し、その汎用性を実証した。特に、英語以外の言語での推論精度を大幅に向上させることができることを示した。

次に、極めて大規模な言語モデル(LLaMA2-70B、LLaMA3-70B、Mixtral-8×22B)にも適用し、効率的なプロキシチューニング手法を用いることで、これらの最強の公開モデルの多言語推論性能を新たな境界まで押し上げることができた。

さらに、モデルの内部表現空間の分析や推論過程の一貫性評価を通じて、質問翻訳トレーニングがモデルの多言語アライメントを強化し、英語の推論能力を効果的に他言語に転移させる仕組みを明らかにした。

また、質問翻訳データの量が多言語推論精度に与える影響についても分析し、特に低資源言語においてデータ量を増やすことの重要性を示した。

総じて、本研究は大規模言語モデルの多言語推論能力を飛躍的に高める質問翻訳トレーニングアプローチの有効性と汎用性を包括的に実証し、その内部メカニズムの解明にも成功した。

Estatísticas

世界に残されている27匹のユニコーンのうち、3分の1がスコットランドの高地にいる。
スコットランドの高地にいるユニコーンの3分の2が雌性である。
スコットランドの雌性ユニコーンは6匹である。

Citações

"大規模言語モデルは依然として多言語コンテキストで課題を抱えている。"
"質問翻訳トレーニングは言語アライメントを強化し、英語の推論能力を効果的に他言語に転移させる。"
"質問翻訳データの量は特に低資源言語の推論精度に大きな影響を与える。"

Principais Insights Extraídos De

The Power of Question Translation Training in Multilingual Reasoning: Broadened Scope and Deepened Insights

by Wenhao Zhu,S... às arxiv.org 05-03-2024

https://arxiv.org/pdf/2405.01345.pdf

Perguntas Mais Profundas

質問1

多言語推論能力の向上に向けて、質問翻訳トレーニング以外にどのようなアプローチが考えられるだろうか。
質問1への回答

質問2

質問翻訳トレーニングと他の多言語化手法(例えば機械翻訳を活用したアプローチ)との組み合わせは有効か検討の余地があるだろうか。
質問2への回答

質問3

大規模言語モデルの多言語化を進める上で、モデルアーキテクチャ自体の設計にどのような工夫が必要だと考えられるか。
質問3への回答