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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16135v2
• Date: Tue, 04 Mar 2025 07:00:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:11:31.556390
• 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の対応する概念、すなわち言語を横断的に関連付けることができるだろうか? 本研究は,言語横断的タスクにおける最先端LLMの評価である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.91524967852552
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) are typically multilingual due to pretraining on diverse multilingual corpora. But can these models relate corresponding concepts across languages, i.e., be crosslingual? This study evaluates 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 and TOFU benchmark) contexts. Since simple inference-time mitigation methods offer only limited improvement, 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、言語間の対応する概念、すなわち言語横断性(crosslingual)を関連付けることができるだろうか? 本研究は,言語横断的タスクにおける最先端LLMの評価である。 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,より深いクロスリンガル知識伝達に苦慮し,一般(MMLUベンチマーク)とドメイン固有(Harry Potter quiz,TOFUベンチマーク)の両文脈におけるクロスリンガル知識障壁を明らかにする。 単純な推論時間緩和法は限定的な改善しか実現しないため、WikiTextのようなドメイン外データセットを用いても、混合言語データ上でのLLMの微調整が効果的にこれらのギャップを低減することができる。 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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