spostrzeżenie - NLP Research - # Multilingual Linguistic Structure Analysis

Decomposed Prompting: Unveiling Multilingual Linguistic Structure in English-Centric Large Language Models

Q: How can the findings of this research impact the development of more inclusive and adaptable language models for diverse languages

この研究の結果が、多様な言語に対応可能な包括的かつ適応性のある言語モデルの開発にどのように影響するかを考えてみましょう。この研究では、英語中心の大規模言語モデル（LLM）が他言語への理解能力を示すことが明らかにされました。これは、異なる言語間で知識を転送する際に重要です。特定のタスクや文化背景においてもっと包括的で柔軟性のあるモデルを開発するためには、英語中心から始めてその能力を追求し、それを他言語へ適用していく方法が有効である可能性があります。

Q: What are the trade-offs between starting with an English-centric LLM versus a multilingual LLM for tasks requiring robust multilingual skills

ロバストな多言語スキルを必要とするタスクでは、英語中心LLMと多言語LLMからどちらを選択するかというトレードオフは何でしょうか？英国中心LLMは主に英文法知識向上能力が優れていますが、他方で多様な言葉理解能力やマルチリンガリズムも持っています。したがって、具体的なタスクや目標次第では両者間で利点や欠点を比較して判断しなければいけません。

Q: How can access to internal representations of large language models facilitate further research on interpretability and trustworthiness

大規模ランゲージモデル（LLMs）内部表現へアクセスすることはインタープリテーションおよび信頼性研究等さまざま分野でも活用されます。例えば、「確率測定」手法は直接プロビジョニングされた内部表現情報から派生します。「生成型評価」手法よりも「確率測定」手法は精度高く反映します。「生成型評価」と異なり、「確率測定」手法ではオープンソースLLMs内部表現情報提供容易です。

Główne pojęcia

English-centric Large Language Models demonstrate multilingual capabilities through decomposed prompting, surpassing iterative methods in efficacy and efficiency.

Streszczenie

この論文は、英語中心の大規模言語モデルが多言語タスクで優れた能力を示すことを明らかにする。分解されたプロンプティングを通じて、反復的な方法よりも効果的で効率的であることが示されている。研究では、英語中心のLLMが他の言語に対してどのような多言語能力を持つかを探求している。分解されたプロンプティングアプローチは、入力文をトークンごとに分割し、各トークンに対して個別のプロンプトを生成することで、シーケンスラベリングタスクを管理可能なプロンプトの連続に変換する。この方法は、ゼロショットおよびフューショット設定の両方で既存の反復的な方法を上回り、効率性と精度を示している。

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Statystyki

英語中心LLM：GPT-3, LLaMA
多言語LLM：BLOOMZ, mTk-Instruct
Universal Dependencies part-of-speech tagging dataset for 38 languages
LLaMA2 pre-training corpus: 89% English content, 4.5% multilingual data from 20 languages
Mistral model: Sliding Window Attention (SWA) technique for faster inference

Cytaty

"Despite the predominance of English in their training data, English-centric Large Language Models (LLMs) like GPT-3 and LLaMA display a remarkable ability to perform multilingual tasks."
"Our findings show that decomposed prompting surpasses the iterative prompting baseline in efficacy and efficiency under zero- and few-shot settings."
"Our study offers insights into the multilingual transferability of English-centric LLMs, contributing to the understanding of their multilingual linguistic knowledge."

Kluczowe wnioski z

Decomposed Prompting

by Erco... o arxiv.org 02-29-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.18397.pdf

Głębsze pytania

How can the findings of this research impact the development of more inclusive and adaptable language models for diverse languages

この研究の結果が、多様な言語に対応可能な包括的かつ適応性のある言語モデルの開発にどのように影響するかを考えてみましょう。この研究では、英語中心の大規模言語モデル（LLM）が他言語への理解能力を示すことが明らかにされました。これは、異なる言語間で知識を転送する際に重要です。特定のタスクや文化背景においてもっと包括的で柔軟性のあるモデルを開発するためには、英語中心から始めてその能力を追求し、それを他言語へ適用していく方法が有効である可能性があります。

What are the trade-offs between starting with an English-centric LLM versus a multilingual LLM for tasks requiring robust multilingual skills

ロバストな多言語スキルを必要とするタスクでは、英語中心LLMと多言語LLMからどちらを選択するかというトレードオフは何でしょうか？英国中心LLMは主に英文法知識向上能力が優れていますが、他方で多様な言葉理解能力やマルチリンガリズムも持っています。したがって、具体的なタスクや目標次第では両者間で利点や欠点を比較して判断しなければいけません。

How can access to internal representations of large language models facilitate further research on interpretability and trustworthiness

大規模ランゲージモデル（LLMs）内部表現へアクセスすることはインタープリテーションおよび信頼性研究等さまざま分野でも活用されます。例えば、「確率測定」手法は直接プロビジョニングされた内部表現情報から派生します。「生成型評価」手法よりも「確率測定」手法は精度高く反映します。「生成型評価」と異なり、「確率測定」手法ではオープンソースLLMs内部表現情報提供容易です。