Zero-Shot Cross-Lingual Reranking with Large Language Models for Low-Resource Languages

📄 arXiv: 2312.16159v1 📥 PDF

作者: Mofetoluwa Adeyemi, Akintunde Oladipo, Ronak Pradeep, Jimmy Lin

分类: cs.IR, cs.CL

发布日期: 2023-12-26

💡 一句话要点

探索大语言模型在低资源语言零样本跨语言重排序中的应用

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 跨语言信息检索 低资源语言 大型语言模型 零样本学习 文档重排序

📋 核心要点

  1. 现有研究缺乏对大型语言模型在低资源语言跨语言信息检索中重排序效果的深入分析。
  2. 该研究探索了大型语言模型作为重排序器在英语和四种非洲语言的跨语言信息检索系统中的性能。
  3. 实验结果表明，跨语言重排序的有效性取决于大型语言模型的多语言能力，并可能与非洲语言的重排序具有竞争力。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在各种文档重排序任务中展现了令人印象深刻的零样本能力。尽管它们已成功应用，但现有文献中关于它们在低资源语言中的有效性的研究仍然存在差距。为了弥补这一差距，我们研究了LLM如何在非洲语言的跨语言信息检索（CLIR）系统中作为重排序器发挥作用。我们的实现涵盖英语和四种非洲语言（豪萨语、索马里语、斯瓦希里语和约鲁巴语），并且我们研究了以英语查询和非洲语言段落进行的跨语言重排序。此外，我们分析并比较了使用查询和文档翻译的单语重排序的有效性。我们还评估了LLM在利用它们自己生成的翻译时的有效性。为了掌握多个LLM的有效性，我们的研究侧重于专有模型RankGPT-4和RankGPT-3.5，以及开源模型RankZephyr。虽然重排序在英语中仍然最有效，但我们的结果表明，跨语言重排序可能与非洲语言的重排序具有竞争力，这取决于LLM的多语言能力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决低资源语言的跨语言信息检索（CLIR）中，如何有效利用大型语言模型（LLMs）进行文档重排序的问题。现有方法在低资源语言上的表现不佳，缺乏针对非洲语言的有效解决方案。此外，如何利用LLM自身生成翻译进行重排序也是一个待解决的问题。

核心思路：论文的核心思路是探索LLM在零样本跨语言重排序中的能力，即直接使用在英语等高资源语言上训练的LLM，对其他低资源语言的文档进行重排序，而无需针对低资源语言进行专门训练或微调。通过比较不同LLM（包括专有和开源模型）在跨语言环境下的表现，评估其多语言能力和翻译质量对重排序效果的影响。

技术框架：整体框架包括以下几个阶段：1) 使用英语查询检索非洲语言的文档；2) 使用LLM对检索到的文档进行重排序；3) 评估重排序后的检索结果。研究比较了三种重排序策略：a) 跨语言重排序（英语查询，非洲语言文档）；b) 基于翻译的单语重排序（将查询和文档都翻译成同一种语言）；c) 基于LLM自身翻译的重排序。

关键创新：该研究的关键创新在于探索了LLM在低资源非洲语言的零样本跨语言重排序中的应用，并分析了不同LLM的多语言能力对重排序效果的影响。此外，该研究还评估了LLM自身生成翻译的质量对重排序性能的影响，为低资源语言的CLIR提供了一种新的思路。

关键设计：研究使用了RankGPT-4、RankGPT-3.5和RankZephyr等多个LLM作为重排序器。实验中，使用了英语和四种非洲语言（豪萨语、索马里语、斯瓦希里语和约鲁巴语）。评估指标未知，但应包括信息检索常用的指标，如MAP、NDCG等。具体参数设置和损失函数在论文中未明确说明，可能使用了LLM默认的参数设置。

📊 实验亮点

实验结果表明，虽然重排序在英语中仍然最有效，但跨语言重排序可能与非洲语言的重排序具有竞争力，这取决于LLM的多语言能力。该研究揭示了不同LLM在跨语言环境下的性能差异，为选择合适的LLM进行低资源语言的CLIR提供了参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于跨语言信息检索系统，尤其是在低资源语言环境下，例如非洲语言的信息检索。通过利用大型语言模型的零样本能力，可以有效提升低资源语言的搜索质量，促进信息在全球范围内的传播和获取，具有重要的社会价值和学术意义。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have shown impressive zero-shot capabilities in various document reranking tasks. Despite their successful implementations, there is still a gap in existing literature on their effectiveness in low-resource languages. To address this gap, we investigate how LLMs function as rerankers in cross-lingual information retrieval (CLIR) systems for African languages. Our implementation covers English and four African languages (Hausa, Somali, Swahili, and Yoruba) and we examine cross-lingual reranking with queries in English and passages in the African languages. Additionally, we analyze and compare the effectiveness of monolingual reranking using both query and document translations. We also evaluate the effectiveness of LLMs when leveraging their own generated translations. To get a grasp of the effectiveness of multiple LLMs, our study focuses on the proprietary models RankGPT-4 and RankGPT-3.5, along with the open-source model, RankZephyr. While reranking remains most effective in English, our results reveal that cross-lingual reranking may be competitive with reranking in African languages depending on the multilingual capability of the LLM.