論文の概要: Bridging the Gap: Dynamic Learning Strategies for Improving Multilingual Performance in LLMs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18359v1
- Date: Tue, 28 May 2024 16:56:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-29 17:30:42.174856
- Title: Bridging the Gap: Dynamic Learning Strategies for Improving Multilingual Performance in LLMs
- Title（参考訳）: ギャップのブリッジ: LLMにおける多言語性能向上のための動的学習戦略
- Authors: Somnath Kumar, Vaibhav Balloli, Mercy Ranjit, Kabir Ahuja, Tanuja Ganu, Sunayana Sitaram, Kalika Bali, Akshay Nambi,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、世界中の多くのドメインを変換する最前線にある。
しかしながら、その傾向と有効性は、非ラテン文字や低リソース言語に限られている。
本稿では,LLMの多言語的性能向上を,広範囲の訓練や微調整を伴わずに行うことの必須課題に対処する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.911445732909849
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Large language models (LLMs) are at the forefront of transforming numerous domains globally. However, their inclusivity and effectiveness remain limited for non-Latin scripts and low-resource languages. This paper tackles the imperative challenge of enhancing the multilingual performance of LLMs without extensive training or fine-tuning. Through systematic investigation and evaluation of diverse languages using popular question-answering (QA) datasets, we present novel techniques that unlock the true potential of LLMs in a polyglot landscape. Our approach encompasses three key strategies that yield significant improvements in multilingual proficiency. First, by meticulously optimizing prompts tailored for polyglot LLMs, we unlock their latent capabilities, resulting in substantial performance boosts across languages. Second, we introduce a new hybrid approach that synergizes LLM Retrieval Augmented Generation (RAG) with multilingual embeddings and achieves improved multilingual task performance. Finally, we introduce a novel learning approach that dynamically selects the optimal prompt strategy, LLM model, and embedding model per query at run-time. This dynamic adaptation maximizes the efficacy of LLMs across languages, outperforming best static and random strategies. Additionally, our approach adapts configurations in both offline and online settings, and can seamlessly adapt to new languages and datasets, leading to substantial advancements in multilingual understanding and generation across diverse languages.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、世界中の多くのドメインを変換する最前線にある。
しかしながら、その傾向と有効性は、非ラテン文字や低リソース言語に限られている。
本稿では,LLMの多言語的性能向上を,広範囲の訓練や微調整を伴わずに行うことの必須課題に対処する。
一般的な質問応答(QA)データセットを用いた多言語言語の体系的調査と評価を通じて,多言語ランドスケープにおけるLLMの真のポテンシャルを解き放つ新しい手法を提案する。
提案手法は,多言語習熟度を大幅に向上させる3つの重要な戦略を包含する。
まず,ポリグロットLLMに適したプロンプトを巧みに最適化することで,その潜在能力を解き明かし,言語間での大幅な性能向上を実現した。
第2に,LLM Retrieval Augmented Generation (RAG) と多言語埋め込みを併用し,多言語タスク性能の向上を実現するハイブリッド手法を提案する。
最後に、実行時に最適なプロンプト戦略、LLMモデル、クエリごとの埋め込みモデルを動的に選択する新しい学習手法を提案する。
この動的適応は言語間のLLMの有効性を最大化し、最高の静的およびランダムな戦略より優れる。
さらに、我々のアプローチはオフラインとオンラインの両方の設定に適応し、新しい言語やデータセットにシームレスに適応できるため、多言語間の理解と生成が大幅に進歩する。
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