論文の概要: Is Translation All You Need? A Study on Solving Multilingual Tasks with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10258v2
• Date: Thu, 20 Jun 2024 11:09:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-22 04:39:52.103643
• Title: Is Translation All You Need? A Study on Solving Multilingual Tasks with Large Language Models
• Title（参考訳）: 翻訳は必要か? 大規模言語モデルを用いた多言語課題の解法に関する研究
• Authors: Chaoqun Liu, Wenxuan Zhang, Yiran Zhao, Anh Tuan Luu, Lidong Bing,
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) は多言語機能を示しているが、トレーニングコーパスの不均衡のため、主に英語中心である。 この作業は、NLPタスクから実際のユーザクエリまで、評価を拡張します。 深い言語理解を必要とする文化関連のタスクでは、ネイティブ言語のプロンプトがより有望になる傾向があります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.46179534911019
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated multilingual capabilities; yet, they are mostly English-centric due to the imbalanced training corpora. Existing works leverage this phenomenon to improve their multilingual performances through translation, primarily on natural language processing (NLP) tasks. This work extends the evaluation from NLP tasks to real user queries and from English-centric LLMs to non-English-centric LLMs. While translation into English can help improve the performance of multilingual NLP tasks for English-centric LLMs, it may not be optimal for all scenarios. For culture-related tasks that need deep language understanding, prompting in the native language tends to be more promising as it better captures the nuances of culture and language. Our experiments reveal varied behaviors among different LLMs and tasks in the multilingual context. Therefore, we advocate for more comprehensive multilingual evaluation and more efforts toward developing multilingual LLMs beyond English-centric ones.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) は多言語機能を示しているが、トレーニングコーパスの不均衡のため、主に英語中心である。 既存の研究は、この現象を利用して、自然言語処理(NLP)タスクを中心に、翻訳を通じて多言語のパフォーマンスを改善する。 本研究は、NLPタスクから実際のユーザクエリ、英語中心のLLMから非英語中心のLLMまで、評価を拡張した。 英語への翻訳は、英語中心のLLMのための多言語NLPタスクのパフォーマンスを向上させるのに役立つが、全てのシナリオに最適ではないかもしれない。 深い言語理解を必要とする文化関連のタスクでは、文化や言語のニュアンスをよりよく捉えるため、ネイティブ言語でのプロンプトがより有望になる傾向があります。 実験により,多言語文脈におけるLLMとタスクの多様な挙動が明らかになった。 そこで我々は、より包括的な多言語評価と多言語LLM開発への取り組みを、英語を中心としたものを超えて提唱する。

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