論文の概要: LinguaLIFT: An Effective Two-stage Instruction Tuning Framework for Low-Resource Language Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12499v2
• Date: Mon, 17 Feb 2025 13:20:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:06:39.329217
• Title: LinguaLIFT: An Effective Two-stage Instruction Tuning Framework for Low-Resource Language Reasoning
• Title（参考訳）: LinguaLIFT: 低リソース言語推論のための効果的な2段階命令チューニングフレームワーク
• Authors: Hongbin Zhang, Kehai Chen, Xuefeng Bai, Yang Xiang, Min Zhang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、多言語事前学習コーパスと命令微調整データによって駆動される、印象的な多言語推論能力を示す。 事前学習コーパスにおける言語不均衡に起因する高リソース言語推論タスクと低リソース言語推論タスクの間には,パフォーマンスギャップが存在する。 LinguaLIFTは低リソース言語推論を進めるための2段階の命令チューニングフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.288949710191158
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have exhibited impressive multilingual reasoning capabilities, driven by extensive multilingual pre-training corpora and instruction fine-tuning data. However, a performance gap exists between high- and low-resource language reasoning tasks due to the language imbalance in the pre-training corpus, which is exacerbated by evaluation bias in existing reasoning benchmarks lacking low-resource language coverage. To alleviate this issue, we propose LinguaLIFT, a two-stage instruction tuning framework for advancing low-resource language reasoning. LinguaLIFT employs a language alignment layer to capture multilingual alignment in a code-switched tuning way without requiring multilingual instruction or parallel data, thereby transferring the cross-lingual reasoning capabilities to low-resource languages through English-only instruction tuning data. To comprehensively evaluate the multilingual reasoning capabilities, we introduce the Multilingual Math World Problem (MMWP) benchmark, which spans 21 low-resource, 17 medium-resource, and 10 high-resource languages. Experimental results show that LinguaLIFT outperforms several competitive baselines across MMWP and four widely used benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、多言語事前学習コーパスと命令微調整データによって駆動される、印象的な多言語推論能力を示す。 しかし、事前学習コーパスにおける言語不均衡による高リソース言語推論タスクと低リソース言語推論タスクの間には、性能ギャップが存在し、低リソース言語カバレッジに欠ける既存の推論ベンチマークにおける評価バイアスにより悪化する。 この問題を軽減するために,低リソース言語推論を進めるための2段階の命令チューニングフレームワークであるLinguaLIFTを提案する。 LinguaLIFTは言語アライメント層を使用して、多言語命令や並列データを必要としないコードスイッチトチューニング方式で多言語アライメントをキャプチャし、英語のみのインストラクションチューニングデータを通じて低リソース言語に言語間推論機能を転送する。 マルチリンガル推論能力を総合的に評価するために,21個の低リソース,17個の中リソース,10個の高リソース言語にまたがるマルチリンガル数学世界問題(MMWP)ベンチマークを導入する。 実験結果から,LinguaLIFTはMMWPと4つの広く使用されているベンチマークにおいて,いくつかの競争ベースラインを上回る性能を示した。

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