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/2403.10258v3
• Date: Mon, 21 Apr 2025 12:52:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-30 16:10:13.966005
• 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、ほとんどは不均衡なトレーニングコーパスのため英語中心である。 実世界のユーザクエリと非英語中心のLLMに評価を拡張し、多言語性能のより広範な評価を提供する。
• 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. While prior works have leveraged this bias to enhance multilingual performance through translation, they have been largely limited to natural language processing (NLP) tasks. In this work, we extend the evaluation to real-world user queries and non-English-centric LLMs, offering a broader examination of multilingual performance. Our key contribution lies in demonstrating that while translation into English can boost the performance of English-centric LLMs on NLP tasks, it is not universally optimal. For culture-related tasks that need deep language understanding, prompting in the native language proves more effective as it better captures the nuances of culture and language. Our experiments expose varied behaviors across LLMs and tasks in the multilingual context, underscoring the need for a more comprehensive approach to multilingual evaluation. Therefore, we call for greater efforts in developing and evaluating LLMs that go beyond English-centric paradigms.
• 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。 以前の研究では、このバイアスを利用して翻訳による多言語パフォーマンスを高めてきたが、それらは自然言語処理(NLP)タスクに限られていた。 本研究では,実世界のユーザクエリと非英語中心のLLMに評価を拡張し,多言語性能のより広範な検証を行う。 我々の重要な貢献は、英語への翻訳は、NLPタスクにおける英語中心のLLMのパフォーマンスを高めることができるが、普遍的に最適ではないことを示すことである。 深い言語理解を必要とする文化関連のタスクでは、ネイティブ言語でのプロンプトは、文化や言語のニュアンスをよりよく捉えるため、より効果的である。 本実験は多言語文脈におけるLLMとタスクの多様な振る舞いを明らかにし,多言語評価に対するより包括的なアプローチの必要性を浮き彫りにした。 したがって、我々は、英語中心のパラダイムを超えたLSMの開発と評価により大きな努力を払っている。

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