論文の概要: LUSIFER: Language Universal Space Integration for Enhanced Multilingual Embeddings with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.00874v1
• Date: Wed, 01 Jan 2025 15:43:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-05 17:15:27.370271
• Title: LUSIFER: Language Universal Space Integration for Enhanced Multilingual Embeddings with Large Language Models
• Title（参考訳）: LUSIFER:大規模言語モデルによる拡張多言語埋め込みのための言語ユニバーサルスペース統合
• Authors: Hieu Man, Nghia Trung Ngo, Viet Dac Lai, Ryan A. Rossi, Franck Dernoncourt, Thien Huu Nguyen,
• Abstract要約: LUSIFERは,LLMをベースとした多言語タスクの埋め込みモデルに,多言語監視を必要とせずに適用可能なゼロショット方式である。 LUSIFERのアーキテクチャは多言語エンコーダを組み、言語ユニバーサル学習者として機能し、埋め込み固有のタスクに最適化されたLLMベースの埋め込みモデルと組み合わせている。 5つの主要な埋め込みタスク、123の多様なデータセット、14言語にわたるカバレッジを含む新しいベンチマークを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 89.13128402847943
• License:
• Abstract: Recent advancements in large language models (LLMs) based embedding models have established new state-of-the-art benchmarks for text embedding tasks, particularly in dense vector-based retrieval. However, these models predominantly focus on English, leaving multilingual embedding capabilities largely unexplored. To address this limitation, we present LUSIFER, a novel zero-shot approach that adapts LLM-based embedding models for multilingual tasks without requiring multilingual supervision. LUSIFER's architecture combines a multilingual encoder, serving as a language-universal learner, with an LLM-based embedding model optimized for embedding-specific tasks. These components are seamlessly integrated through a minimal set of trainable parameters that act as a connector, effectively transferring the multilingual encoder's language understanding capabilities to the specialized embedding model. Additionally, to comprehensively evaluate multilingual embedding performance, we introduce a new benchmark encompassing 5 primary embedding tasks, 123 diverse datasets, and coverage across 14 languages. Extensive experimental results demonstrate that LUSIFER significantly enhances the multilingual performance across various embedding tasks, particularly for medium and low-resource languages, without requiring explicit multilingual training data.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLMs) に基づく埋め込みモデルの最近の進歩は、特に高密度ベクトルベース検索において、テキスト埋め込みタスクのための最先端のベンチマークを確立している。 しかし、これらのモデルは主に英語に焦点を当てており、多言語埋め込み能力はほとんど探索されていない。 この制限に対処するために、LUSIFERという新しいゼロショットアプローチを提案し、マルチリンガル監視を必要とせず、LLMベースの埋め込みモデルを多言語タスクに適用する。 LUSIFERのアーキテクチャは多言語エンコーダを組み、言語ユニバーサル学習者として機能し、埋め込み固有のタスクに最適化されたLLMベースの埋め込みモデルと組み合わせている。 これらのコンポーネントは、コネクタとして機能する最小限のトレーニング可能なパラメータセットを通じてシームレスに統合され、多言語エンコーダの言語理解能力を特別な埋め込みモデルに効果的に転送する。 さらに、多言語埋め込み性能を総合的に評価するために、5つの主要な埋め込みタスク、123の多様なデータセット、14言語にわたるカバレッジを含む新しいベンチマークを導入する。 LUSIFERは, 各種埋め込みタスク, 特に中低リソース言語において, 明示的な多言語学習データを必要としない多言語性能を著しく向上することを示した。

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