論文の概要: Align, Generate, Learn: A Novel Closed-Loop Framework for Cross-Lingual In-Context Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.08955v1
• Date: Thu, 12 Dec 2024 05:36:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-13 13:33:38.373106
• Title: Align, Generate, Learn: A Novel Closed-Loop Framework for Cross-Lingual In-Context Learning
• Title（参考訳）: Align, Generate, Learn: 言語間インコンテキスト学習のための新しいクローズドループフレームワーク
• Authors: Mateo Alejandro Rojas, Rafael Carranza,
• Abstract要約: 言語間インコンテキスト学習(XICL)は、多言語タスクに対処するために大規模言語モデル(LLM)を活用するための変換パラダイムとして登場した。 タスク関連事例を内部的に選択・活用するために, LLMの生成能力を活用する, 自己管理型フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Cross-lingual in-context learning (XICL) has emerged as a transformative paradigm for leveraging large language models (LLMs) to tackle multilingual tasks, especially for low-resource languages. However, existing approaches often rely on external retrievers or task-specific fine-tuning, limiting their scalability and generalizability. In this paper, we propose a novel self-supervised framework that harnesses the generative capabilities of LLMs to internally select and utilize task-relevant examples. Our method introduces two key objectives: a retrieval-generation alignment loss to optimize the quality of selected examples and a semantic coherence loss to ensure cross-lingual consistency. Through extensive experiments on multilingual benchmarks, our approach achieves state-of-the-art performance, significantly outperforming existing baselines. Further analysis highlights its robustness across diverse language families and its ability to generalize to unseen tasks. Human evaluations confirm the superior fluency, relevance, and semantic correctness of outputs generated by our method. This work provides a scalable, effective, and generalizable solution for cross-lingual in-context learning.
• Abstract（参考訳）: XICL(クロスランガル・イン・コンテクスト・ラーニング)は、大規模言語モデル(LLM)を多言語タスク、特に低リソース言語に活用するための変換パラダイムとして登場した。 しかし、既存のアプローチは、しばしば外部レトリバーやタスク固有の微調整に依存し、スケーラビリティと一般化性を制限する。 本稿では,LLMの生成能力を利用してタスク関連事例を内部的に選択・活用する,自己管理型フレームワークを提案する。 提案手法では,選択したサンプルの品質を最適化する検索世代アライメント損失と,言語間の整合性を確保するためのセマンティックコヒーレンス損失の2つの主要な目的を紹介する。 多言語ベンチマークの広範な実験を通じて,本手法は最先端の性能を達成し,既存のベースラインを著しく上回る結果となった。 さらなる分析は、多種多様な言語家族間の堅牢さと、目に見えないタスクに一般化する能力を強調している。 ヒトの評価は,本手法により生成した出力の精度,妥当性,意味的正当性を検証した。 この作業は、拡張性があり、効果的で、一般化可能な、言語間のインコンテキスト学習のためのソリューションを提供する。

関連論文リスト

• Benchmarking General-Purpose In-Context Learning [19.40952728849431]
  In-context Learning (ICL) は、生成モデルに新しいタスクを効果的に、かつ効率的にオンザフライで対処する権限を与える。 本稿では,より広い範囲の課題に対処するためのICLの拡張について検討する。 GPICLの機能のトレーニングと評価に特化して開発されたベンチマークを2つ導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-27T14:50:42Z)
• The Power of Question Translation Training in Multilingual Reasoning: Broadened Scope and Deepened Insights [108.40766216456413]
  大規模言語モデルの英語と非英語のパフォーマンスのギャップを埋めるための質問アライメントフレームワークを提案する。 実験結果から、さまざまな推論シナリオ、モデルファミリー、サイズにわたって、多言語のパフォーマンスを向上できることが示された。 我々は、表現空間、生成された応答とデータスケールを分析し、質問翻訳訓練がLLM内の言語アライメントをどのように強化するかを明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-02T14:49:50Z)
• Scalable Language Model with Generalized Continual Learning [58.700439919096155]
  The Joint Adaptive Re-ization (JARe) is integrated with Dynamic Task-related Knowledge Retrieval (DTKR) to enable adapt adjust of language model based on specific downstream task。 提案手法は,様々なバックボーンやベンチマーク上での最先端性能を実証し,最小限の忘れを伴い,フルセットおよび少数ショットのシナリオにおいて効果的な連続学習を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-11T04:22:15Z)
• Analyzing and Adapting Large Language Models for Few-Shot Multilingual NLU: Are We There Yet? [82.02076369811402]
  教師付きファインチューニング(SFT)、教師付きインストラクションチューニング(SIT)、インコンテキストラーニング(ICL)は、3つの代替であり、事実上の標準的アプローチである。 提案手法は,6つの高・低リソース言語,3つの異なるNLUタスク,多種多様な言語とドメインのセットアップを用いて,3つのアプローチを網羅的かつ体系的に比較する。 そこで本研究では,教師あり指導のチューニングが,性能とリソース要件の最良のトレードオフであることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-04T10:48:13Z)
• From Classification to Generation: Insights into Crosslingual Retrieval Augmented ICL [8.065775937617417]
  クロスランガル検索強化インコンテキスト学習(CREA-ICL)を利用した新しい手法を提案する。 高ソース言語から意味論的に類似したプロンプトを抽出することにより、多言語事前学習言語モデル(MPLM)のゼロショット性能の向上を目指す。 我々の手法は分類タスクを着実に改善するが、生成タスクでは課題に直面している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-11T15:40:21Z)
• Cross-lingual QA: A Key to Unlocking In-context Cross-lingual Performance [2.371686365695081]
  クロスランガルQAは、質問と回答の部分のみを翻訳し、翻訳コストを削減できる言語間プロンプト手法である。 4つのタイプ的多言語ベンチマークの実験により、クロスランガルQAはモデルに効果的に刺激を与え、クロスランガルの知識を引き出すことを示した。 本研究は,言語間実例を用いたオープンソースMLLMの高速化により,モデルスケールの増大に伴い,性能が向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-24T15:14:49Z)
• Not All Languages Are Created Equal in LLMs: Improving Multilingual Capability by Cross-Lingual-Thought Prompting [123.16452714740106]
  大規模言語モデル(LLM)は印象的な多言語機能を示すが、その性能は言語によって大きく異なる。 XLT (cross-lingual- Thought prompting) という,シンプルで効果的な方法を提案する。 XLTは汎用テンプレートプロンプトで、言語間および論理的推論スキルを刺激し、言語間のタスクパフォーマンスを向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-11T17:44:17Z)
• X-METRA-ADA: Cross-lingual Meta-Transfer Learning Adaptation to Natural Language Understanding and Question Answering [55.57776147848929]
  自然言語理解のための言語横断型メタトランシュファー学習アプローチX-METRA-ADAを提案する。 我々のアプローチは、最適化に基づくメタ学習アプローチであるMAMLに適応し、新しい言語に適応することを学ぶ。 提案手法は難易度の高い微調整に優れており,ほとんどの言語において両タスクの競合性能に到達していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-20T00:13:35Z)
• AM2iCo: Evaluating Word Meaning in Context across Low-ResourceLanguages with Adversarial Examples [51.048234591165155]
  本稿では, AM2iCo, Adversarial and Multilingual Meaning in Contextを提案する。 言語間文脈における単語の意味の同一性を理解するために、最先端(SotA)表現モデルを忠実に評価することを目的としている。 その結果、現在のSotAプリトレーニングエンコーダは人間のパフォーマンスにかなり遅れていることが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-17T20:23:45Z)
• On Learning Universal Representations Across Languages [37.555675157198145]
  文レベルの表現を学習するための既存のアプローチを拡張し、言語間理解と生成の有効性を示す。 具体的には,複数の言語に分散した並列文の普遍表現を学習するための階層型コントラスト学習(HiCTL)手法を提案する。 我々は、XTREMEと機械翻訳という2つの難解な言語間タスクについて評価を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-31T10:58:39Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。