論文の概要: Adapting Multilingual LLMs to Low-Resource Languages with Knowledge Graphs via Adapters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.01406v2
• Date: Tue, 23 Jul 2024 15:51:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-24 22:14:13.711121
• Title: Adapting Multilingual LLMs to Low-Resource Languages with Knowledge Graphs via Adapters
• Title（参考訳）: 適応器による知識グラフを用いた低リソース言語への多言語LLMの適用
• Authors: Daniil Gurgurov, Mareike Hartmann, Simon Ostermann,
• Abstract要約: 本稿では,言語から多言語大モデル(LLM)へのグラフ知識の統合について検討する。 我々は、感情分析(SA)および名前付きエンティティ認識(NER)における低リソース言語(LRL)の性能向上のために、言語固有のアダプタを使用している。 構造化グラフ知識が,SA および NER における LRL の多言語 LLM の性能に与える影響を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7273829129985305
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper explores the integration of graph knowledge from linguistic ontologies into multilingual Large Language Models (LLMs) using adapters to improve performance for low-resource languages (LRLs) in sentiment analysis (SA) and named entity recognition (NER). Building upon successful parameter-efficient fine-tuning techniques, such as K-ADAPTER and MAD-X, we propose a similar approach for incorporating knowledge from multilingual graphs, connecting concepts in various languages with each other through linguistic relationships, into multilingual LLMs for LRLs. Specifically, we focus on eight LRLs -- Maltese, Bulgarian, Indonesian, Nepali, Javanese, Uyghur, Tibetan, and Sinhala -- and employ language-specific adapters fine-tuned on data extracted from the language-specific section of ConceptNet, aiming to enable knowledge transfer across the languages covered by the knowledge graph. We compare various fine-tuning objectives, including standard Masked Language Modeling (MLM), MLM with full-word masking, and MLM with targeted masking, to analyse their effectiveness in learning and integrating the extracted graph data. Through empirical evaluation on language-specific tasks, we assess how structured graph knowledge affects the performance of multilingual LLMs for LRLs in SA and NER, providing insights into the potential benefits of adapting language models for low-resource scenarios.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,言語オントロジーから多言語大言語モデル (LLM) へのグラフ知識の統合を,低リソース言語 (LRL) における感情分析 (SA) と名前付きエンティティ認識 (NER) の性能向上のためにアダプタを用いて検討する。 K-ADAPTERやMAD-Xといったパラメータ効率の高い微調整手法を成功裏に構築し、多言語グラフから知識を取り入れ、言語関係を通じて様々な言語の概念をLRLの多言語LLMに結合する同様の手法を提案する。 具体的には、マルタ語、ブルガリア語、インドネシア語、ネパール語、ジャワ語、ウイグル語、チベット語、シンハラの8つのLRLに注目し、ConceptNetの言語固有のセクションから抽出されたデータに基づいて微調整された言語固有のアダプタを採用し、知識グラフがカバーする言語間の知識伝達を可能にすることを目的としています。 本稿では,MLM(Masked Language Modeling)やフルワードマスキングによるMLM,ターゲットマスキングによるMLMなど,さまざまな微調整目標を比較して,抽出したグラフデータを学習・統合する上での有効性について分析する。 言語固有のタスクに対する経験的評価を通じて、構造化グラフ知識が、SAおよびNERにおけるLRLにおける多言語LLMの性能にどのように影響するかを評価し、低リソースシナリオに対する言語モデルの適用の可能性について考察する。

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