論文の概要: CHAI for LLMs: Improving Code-Mixed Translation in Large Language Models through Reinforcement Learning with AI Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.09073v2
• Date: Wed, 26 Feb 2025 20:11:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-28 14:55:18.470803
• Title: CHAI for LLMs: Improving Code-Mixed Translation in Large Language Models through Reinforcement Learning with AI Feedback
• Title（参考訳）: LLMのためのCHAI:AIフィードバックによる強化学習による大規模言語モデルのコードミス翻訳の改善
• Authors: Wenbo Zhang, Aditya Majumdar, Amulya Yadav,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々なNLPタスクにまたがる顕著な機能を示しているが、コード混在(またはコード切替)言語理解に苦慮している。 本稿では,多言語LLMのコード混合言語処理能力を向上させるための新しいフレームワークであるCHAIを提案する。 解析の結果,CHAI を用いた LLM は,コード混在翻訳タスクにおいて,最先端のオープンソース LLM よりも25.66% 向上していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.223762031003671
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities across various NLP tasks but struggle with code-mixed (or code-switched) language understanding. For example, prior work benchmarking the performance of multilingual LLMs on code-mixed translation tasks has demonstrated that current state-of-the-art multilingual LLMs are ineffective in dealing with code-mixed languages. However, the question of how to improve the capability of multilingual LLMs to handle code-mixed language has not received any attention to date. In this paper, we tackle this research gap by proposing CHAI, a novel general-purpose framework for improving the ability of multilingual LLMs to handle code-mixed languages. CHAI relies on three novel contributions made in this paper. First, we explore the ability of LLMs to provide accurate annotations for code-mixed translation tasks. Second, we leverage this ability of LLMs as annotators to generate preference data for code-mixed translation tasks at scale, which are then used within a reinforcement learning from AI feedback (RLAIF) procedure to improve LLMs' capability on code-mixed tasks. Third, we conduct a rigorous experimental evaluation across various real-world datasets and settings. Our analysis shows that CHAI-powered LLMs outperform state-of-the-art open-source LLMs by 25.66% (in terms of win rate adjudicated by human annotators) in code-mixed translation tasks. This work represents a first step towards developing more inclusive code-mixed LLMs.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、様々なNLPタスクにまたがる顕著な機能を示しているが、コード混在(またはコード切替)言語理解に苦慮している。 例えば、コード混在翻訳タスクにおける多言語LLMの性能の事前ベンチマークは、現在の最先端の多言語LLMがコード混在言語を扱うのに効果がないことを示した。 しかし、コード混在言語を扱うための多言語LLMの能力向上に関する問題は、現在まで注目されていない。 本稿では,多言語LLMのコード混在言語処理能力を向上させるための汎用フレームワークであるCHAIを提案することで,この研究ギャップに対処する。 この論文は3つの新しい貢献に依存している。 まず,LLMがコード混合翻訳タスクの正確なアノテーションを提供する能力について検討する。 第2に,LLMをアノテータとして活用して,コード混在型翻訳タスクの好みデータを生成し,AIフィードバック(RLAIF)手順の強化学習に使用することにより,コード混在型タスクにおけるLLMの能力を向上させる。 第3に、さまざまな実世界のデータセットと設定に対して厳密な実験的評価を行う。 解析の結果,CHAI を用いた LLM は,コード混在翻訳タスクにおいて,最先端のオープンソース LLM よりも25.66% 向上していることがわかった。 この作業は、より包括的なコードミキシング LLM を開発するための第一歩である。

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