論文の概要: Decomposed Prompting: Unveiling Multilingual Linguistic Structure Knowledge in English-Centric Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18397v1
• Date: Wed, 28 Feb 2024 15:15:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-02-29 14:38:11.181231
• Title: Decomposed Prompting: Unveiling Multilingual Linguistic Structure Knowledge in English-Centric Large Language Models
• Title（参考訳）: 分解プロンプティング:英語中心の大規模言語モデルにおける多言語言語構造知識の展開
• Authors: Ercong Nie, Shuzhou Yuan, Bolei Ma, Helmut Schmid, Michael F\"arber, Frauke Kreuter, Hinrich Sch\"utze
• Abstract要約: GPT-3やLLaMAのような英語中心のLarge Language Models (LLM)は、多言語タスクを実行する素晴らしい能力を示している。 本稿では,シーケンスラベリングタスクにおいて,これらのLLMの言語構造理解を探索するための分解的プロンプト手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.700783525558721
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Despite the predominance of English in their training data, English-centric Large Language Models (LLMs) like GPT-3 and LLaMA display a remarkable ability to perform multilingual tasks, raising questions about the depth and nature of their cross-lingual capabilities. This paper introduces the decomposed prompting approach to probe the linguistic structure understanding of these LLMs in sequence labeling tasks. Diverging from the single text-to-text prompt, our method generates for each token of the input sentence an individual prompt which asks for its linguistic label. We assess our method on the Universal Dependencies part-of-speech tagging dataset for 38 languages, utilizing both English-centric and multilingual LLMs. Our findings show that decomposed prompting surpasses the iterative prompting baseline in efficacy and efficiency under zero- and few-shot settings. Further analysis reveals the influence of evaluation methods and the use of instructions in prompts. Our multilingual investigation shows that English-centric language models perform better on average than multilingual models. Our study offers insights into the multilingual transferability of English-centric LLMs, contributing to the understanding of their multilingual linguistic knowledge.
• Abstract（参考訳）: GPT-3やLLaMAのような英語中心のLarge Language Model(LLM)は、トレーニングデータにおける英語の優位性にもかかわらず、多言語タスクを実行する素晴らしい能力を示し、言語横断能力の深さと性質について疑問を投げかける。 本稿では,シーケンスラベリングタスクにおけるLLMの言語構造理解を探索するための分解的プロンプト手法を提案する。 単一のテキストからテキストへのプロンプトから切り離して、入力文の各トークンに対して、その言語ラベルを求める個々のプロンプトを生成する。 本手法は,38言語を対象に,英語と多言語LLMの両方を用いて,Universal Dependencies Part-of-Speech Taggingデータセットの評価を行う。 以上の結果から,ゼロショットおよび少数ショット設定下では,分解プロンプトが反復プロンプトベースラインよりも有効性と効率が優れていることが示された。 さらに分析した結果,評価方法の影響とインプロンプトの活用が明らかになった。 我々の多言語調査は、英語中心の言語モデルは、多言語モデルよりも平均的に優れていることを示している。 本研究は,多言語言語知識の理解に寄与する英語中心のLLMの多言語翻訳可能性に関する知見を提供する。

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