論文の概要: LayAlign: Enhancing Multilingual Reasoning in Large Language Models via Layer-Wise Adaptive Fusion and Alignment Strategy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11405v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 03:45:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:12:38.785871
• Title: LayAlign: Enhancing Multilingual Reasoning in Large Language Models via Layer-Wise Adaptive Fusion and Alignment Strategy
• Title（参考訳）: LayAlign: レイヤワイズ適応融合とアライメント戦略による大規模言語モデルにおける多言語推論の強化
• Authors: Zhiwen Ruan, Yixia Li, He Zhu, Longyue Wang, Weihua Luo, Kaifu Zhang, Yun Chen, Guanhua Chen,
• Abstract要約: LLM(Large Language Model)は、低リソース言語上での最適化性能を示す。 最近のアプローチでは、2つのモデルを接続するトレーニング可能なパラメータを導入することで、LLMと並行して多言語エンコーダを活用している。 すべてのエンコーダ層から表現を統合するフレームワークであるanameを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.85811169010525
• License:
• Abstract: Despite being pretrained on multilingual corpora, large language models (LLMs) exhibit suboptimal performance on low-resource languages. Recent approaches have leveraged multilingual encoders alongside LLMs by introducing trainable parameters connecting the two models. However, these methods typically focus on the encoder's output, overlooking valuable information from other layers. We propose \aname (\mname), a framework that integrates representations from all encoder layers, coupled with the \attaname mechanism to enable layer-wise interaction between the LLM and the multilingual encoder. Extensive experiments on multilingual reasoning tasks, along with analyses of learned representations, show that our approach consistently outperforms existing baselines.
• Abstract（参考訳）: 多言語コーパスで事前訓練されているにもかかわらず、大言語モデル(LLM)は低リソース言語で最適以下の性能を示す。 最近のアプローチでは、2つのモデルを接続するトレーニング可能なパラメータを導入することで、LLMと並行して多言語エンコーダを活用している。 しかし、これらの手法は典型的にはエンコーダの出力に焦点を合わせ、他のレイヤから貴重な情報を見渡す。 我々は,すべてのエンコーダ層から表現を統合するフレームワークである \aname (\mname) と,LLM と多言語エンコーダの層間相互作用を実現するための \attaname 機構を提案する。 多言語推論タスクに関する大規模な実験は、学習された表現の分析とともに、我々のアプローチが既存のベースラインを一貫して上回ることを示す。

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