論文の概要: Cross-lingual QA: A Key to Unlocking In-context Cross-lingual Performance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15233v3
• Date: Tue, 16 Jul 2024 08:18:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-18 00:20:24.609458
• Title: Cross-lingual QA: A Key to Unlocking In-context Cross-lingual Performance
• Title（参考訳）: 言語間QA: コンテキスト内の言語間パフォーマンスをアンロックする鍵
• Authors: Sunkyoung Kim, Dayeon Ki, Yireun Kim, Jinsik Lee,
• Abstract要約: クロスランガルQAは、質問と回答の部分のみを翻訳し、翻訳コストを削減できる言語間プロンプト手法である。 4つのタイプ的多言語ベンチマークの実験により、クロスランガルQAはモデルに効果的に刺激を与え、クロスランガルの知識を引き出すことを示した。 本研究は,言語間実例を用いたオープンソースMLLMの高速化により,モデルスケールの増大に伴い,性能が向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.371686365695081
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multilingual large language models (MLLMs) have demonstrated significant cross-lingual capabilities through in-context learning. Existing approaches typically construct monolingual in-context examples, either in the source or target language. However, translating entire in-context examples into the target language might compromise contextual integrity and be costly in the case of long-context passages. To address this, we introduce Cross-lingual QA, a cross-lingual prompting method that translates only the question and answer parts, thus reducing translation costs. Experiments on four typologically diverse multilingual benchmarks show that Cross-lingual QA prompting effectively stimulates models to elicit their cross-lingual knowledge, outperforming prior monolingual prompting approaches. Furthermore, we show that prompting open-source MLLMs with cross-lingual in-context examples enhances performance as the model scale increases.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multilingual Large Language Model)は、コンテキスト内学習を通じて、言語間の重要な機能を示す。 既存のアプローチは、典型的には、ソースまたはターゲット言語のいずれかで、モノリンガルなインコンテキストの例を構築します。 しかし、コンテキスト内サンプル全体を対象言語に翻訳することは、コンテキスト整合性を損なう可能性があり、長いコンテキストパスの場合、コストがかかる。 そこで本研究では,質問部と回答部のみを翻訳する言語間プロンプト手法であるクロスランガルQAを導入し,翻訳コストを削減した。 4つの類型的多言語ベンチマークの実験により、クロスランガルQAがモデルに効果的に刺激を与え、それらの言語間知識を引き出すことが示され、以前の単言語間プロンプトアプローチよりも優れていた。 さらに,言語間実例を用いたオープンソースMLLMの高速化により,モデルスケールの増大とともに性能が向上することを示す。

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