論文の概要: Crosslingual Capabilities and Knowledge Barriers in Multilingual Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16135v1
• Date: Sun, 23 Jun 2024 15:15:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-25 18:54:26.433535
• Title: Crosslingual Capabilities and Knowledge Barriers in Multilingual Large Language Models
• Title（参考訳）: 多言語大言語モデルにおける言語横断能力と知識バリア
• Authors: Lynn Chua, Badih Ghazi, Yangsibo Huang, Pritish Kamath, Ravi Kumar, Pasin Manurangsi, Amer Sinha, Chulin Xie, Chiyuan Zhang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、多言語コーパスの事前訓練のため、一般的に多言語である。 しかし、これらのモデルは言語間で対応する概念を関連付けることができ、効果的にクロスランガルなのでしょうか? 本研究は,言語横断的課題に関する6つの技術 LLM の評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.91524967852552
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) are typically multilingual due to pretraining on diverse multilingual corpora. But can these models relate corresponding concepts across languages, effectively being crosslingual? This study evaluates six state-of-the-art LLMs on inherently crosslingual tasks. We observe that while these models show promising surface-level crosslingual abilities on machine translation and embedding space analyses, they struggle with deeper crosslingual knowledge transfer, revealing a crosslingual knowledge barrier in both general (MMLU benchmark) and domain-specific (Harry Potter quiz) contexts. We observe that simple inference-time mitigation methods offer only limited improvement. On the other hand, we propose fine-tuning of LLMs on mixed-language data, which effectively reduces these gaps, even when using out-of-domain datasets like WikiText. Our findings suggest the need for explicit optimization to unlock the full crosslingual potential of LLMs. Our code is publicly available at https://github.com/google-research/crosslingual-knowledge-barriers.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、多言語コーパスの事前訓練のため、一般的に多言語である。 しかし、これらのモデルは言語間で対応する概念を関連付けることができ、効果的にクロスランガルなのでしょうか? 本研究は,言語横断的課題に関する6つの技術 LLM の評価を行った。 これらのモデルは,機械翻訳や組込み空間解析において有望な面レベルのクロスリンガル能力を示す一方で,汎用(MMLUベンチマーク)とドメイン固有(ハリー・ポッター・クイズ)の両文脈において,クロスリンガルな知識伝達に苦慮している。 単純な推論時間緩和法は限定的な改善しか提供しない。 一方,混合言語データに対するLLMの微調整は,WikiTextのようなドメイン外データセットを用いた場合であっても,これらのギャップを効果的に軽減する。 以上の結果から,LLMの完全な言語間ポテンシャルを解放するための明示的な最適化の必要性が示唆された。 私たちのコードはhttps://github.com/google-research/crosslingual-knowledge-barriersで公開されています。

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