論文の概要: Enhancing Multilingual Capabilities of Large Language Models through Self-Distillation from Resource-Rich Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12204v1
• Date: Mon, 19 Feb 2024 15:07:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-20 15:58:58.716273
• Title: Enhancing Multilingual Capabilities of Large Language Models through Self-Distillation from Resource-Rich Languages
• Title（参考訳）: 資源リッチ言語からの自己蒸留による大規模言語モデルの多言語機能向上
• Authors: Yuanchi Zhang, Yile Wang, Zijun Liu, Shuo Wang, Xiaolong Wang, Peng Li, Maosong Sun, Yang Liu
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は多言語コーパスで事前訓練されている。 彼らのパフォーマンスは、いくつかのリソース豊富な言語と比較して、ほとんどの言語でまだ遅れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.162717568496355
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While large language models (LLMs) have been pre-trained on multilingual corpora, their performance still lags behind in most languages compared to a few resource-rich languages. One common approach to mitigate this issue is to translate training data from resource-rich languages into other languages and then continue training. However, using the data obtained solely relying on translation while ignoring the original capabilities of LLMs across languages is not always effective, which we show will limit the performance of cross-lingual knowledge transfer. In this work, we propose SDRRL, a method based on Self-Distillation from Resource-Rich Languages that effectively improve multilingual performance by leveraging the internal capabilities of LLMs on resource-rich languages. We evaluate on different LLMs (LLaMA-2 and SeaLLM) and source languages across various comprehension and generation tasks, experimental results demonstrate that SDRRL can significantly enhance multilingual capabilities while minimizing the impact on original performance in resource-rich languages.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)は多言語コーパスで事前学習されているが、その性能はいくつかのリソース豊富な言語に比べてほとんどの言語で劣っている。 この問題を緩和するための一般的なアプローチは、リソース豊富な言語から他の言語へのトレーニングデータを変換し、トレーニングを続けることである。 しかし、言語間のLLMの本来の能力を無視しながら翻訳のみに依存したデータを使用することは、必ずしも効果的ではない。 本研究では,資源リッチ言語におけるLLMの内部機能を活用することで,多言語性能を効果的に向上するSDRRLを提案する。 LLM(LLaMA-2 と SeaLLM)とソース言語を様々な理解・生成タスクで比較した結果,SDRRL は資源豊富な言語における本来の性能への影響を最小化しつつ,多言語機能を大幅に向上させることができることが示された。

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