論文の概要: Language Imbalance Can Boost Cross-lingual Generalisation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07982v3
• Date: Mon, 13 May 2024 13:30:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-14 23:34:50.642793
• Title: Language Imbalance Can Boost Cross-lingual Generalisation
• Title（参考訳）: 言語不均衡は言語間の一般化を促進する
• Authors: Anton Schäfer, Shauli Ravfogel, Thomas Hofmann, Tiago Pimentel, Imanol Schlag,
• Abstract要約: 本研究では,言語間一般化の非直感的な新規ドライバである言語不均衡について検討する。 学習中に支配的な言語が存在することが、あまり頻度の低い言語の性能を高めることを観察する。 分析を実言語に拡張するにつれ、頻繁な言語は依然として恩恵を受けていますが、言語不均衡が言語間の一般化を引き起こすかどうかは決定的ではありません。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.273662221547056
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multilinguality is crucial for extending recent advancements in language modelling to diverse linguistic communities. To maintain high performance while representing multiple languages, multilingual models ideally align representations, allowing what is learned in one language to generalise to others. Prior research has emphasised the importance of parallel data and shared vocabulary elements as key factors for such alignment. In this study, we investigate an unintuitive novel driver of cross-lingual generalisation: language imbalance. In controlled experiments on perfectly equivalent cloned languages, we observe that the existence of a predominant language during training boosts the performance of less frequent languages and leads to stronger alignment of model representations across languages. Furthermore, we find that this trend is amplified with scale: with large enough models or long enough training, we observe that bilingual training data with a 90/10 language split yields better performance on both languages than a balanced 50/50 split. Building on these insights, we design training schemes that can improve performance in all cloned languages, even without altering the training data. As we extend our analysis to real languages, we find that infrequent languages still benefit from frequent ones, yet whether language imbalance causes cross-lingual generalisation there is not conclusive.
• Abstract（参考訳）: 言語モデリングの最近の進歩を多様な言語コミュニティに拡張するために、多言語性は不可欠である。 複数の言語を表現しながら高いパフォーマンスを維持するために、多言語モデルは表現を理想的に整列させ、ある言語で学んだことを他の言語に一般化させる。 先行研究は、このようなアライメントの鍵となる要素として、並列データと共有語彙要素の重要性を強調してきた。 本研究では,言語間一般化の非直感的な新規ドライバである言語不均衡について検討する。 完全同値なクローン言語に関する制御実験では、トレーニング中の支配的な言語の存在が、あまり頻度の低い言語の性能を高め、言語間のモデル表現の整合性を高めることが観察された。 さらに、この傾向は規模によって増幅されていることが判明した: 十分に大きなモデルや十分なトレーニングがある場合、90/10言語分割によるバイリンガルトレーニングデータがバランスの取れた50/50言語分割よりも、両言語のパフォーマンスが向上する。 これらの知見に基づいて、トレーニングデータを変更することなく、すべてのクローン言語のパフォーマンスを向上させるトレーニングスキームを設計する。 しかし、言語不均衡が言語間の一般化を引き起こすか否かは決定的ではない。

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