Multilingual Instruction Tuning With Just a Pinch of Multilinguality
作者: Uri Shaham, Jonathan Herzig, Roee Aharoni, Idan Szpektor, Reut Tsarfaty, Matan Eyal
分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2024-01-03 (更新: 2024-05-21)
备注: Findings of ACL 2024
💡 一句话要点
通过少量多语言示例提升指令跟随能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多语言模型 指令调优 迁移学习 跨语言泛化 低资源语言
📋 核心要点
- 现有的指令调优模型在多语言环境下的指令跟随能力仍然有限，尤其是在低资源语言中表现不佳。
- 本研究提出通过在英语调优集中加入少量多语言示例，来提升模型在多语言环境中的指令跟随能力。
- 实验结果显示，使用仅40个多语言示例的模型在多语言指令跟随任务中表现优于传统单语调优模型。
📝 摘要（中文）
随着指令调优的大型语言模型（LLMs）在全球的广泛应用，其在多种语言中遵循指令的能力变得愈发重要。本研究探讨了在多语言LLM的指令调优过程中，多语言性如何影响来自预训练语料库的指令跟随能力。研究表明，即使是单语调优，许多语言也能将部分指令跟随能力转移到其他语言。此外，仅在英语调优集中整合40个多语言示例，就能显著提升多语言指令跟随能力。总体来看，调优于多语言混合的模型在多种语言中的表现与单语调优模型相当或更优，尽管在这些语言上的训练样本少了10倍。最后，发现仅用2-4种语言多样化指令调优集显著改善跨语言泛化能力。我们的结果表明，构建大规模多语言指令调优模型只需极少的多语言指令-响应示例。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决大型语言模型在多语言指令跟随能力不足的问题，尤其是在低资源语言的表现不佳。现有方法通常依赖于大量的多语言数据进行训练，导致资源消耗高且难以实现。
核心思路：论文提出的核心思路是通过在英语调优集中仅加入少量多语言示例（如40个），来有效提升模型的多语言指令跟随能力。这种方法利用了语言间的迁移学习特性，减少了对大量多语言数据的依赖。
技术框架：整体架构包括三个主要阶段：首先进行单语调优，然后在此基础上加入少量多语言示例，最后进行多语言指令跟随能力的评估。模型在训练过程中会同时考虑英语和其他语言的指令示例。
关键创新：最重要的技术创新在于通过极少的多语言示例实现了跨语言的指令跟随能力提升。这与传统方法需要大量多语言数据的做法形成鲜明对比。
关键设计：在模型训练中，采用了特定的损失函数来平衡多语言示例与单语示例的影响，同时确保模型在多语言环境中的泛化能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，使用仅40个多语言示例的模型在多语言指令跟随任务中，相较于单语调优模型，性能提升显著，尤其在未见语言的表现上也有明显改善。这一发现为多语言模型的构建提供了新的思路。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括多语言客服系统、跨国企业的自动化助手以及多语言教育工具等。通过提升模型的多语言指令跟随能力，可以更好地满足全球用户的需求，增强用户体验，降低开发和维护成本。
📄 摘要（原文）
As instruction-tuned large language models (LLMs) gain global adoption, their ability to follow instructions in multiple languages becomes increasingly crucial. In this work, we investigate how multilinguality during instruction tuning of a multilingual LLM affects instruction-following across languages from the pre-training corpus. We first show that many languages transfer some instruction-following capabilities to other languages from even monolingual tuning. Furthermore, we find that only 40 multilingual examples integrated in an English tuning set substantially improve multilingual instruction-following, both in seen and unseen languages during tuning. In general, we observe that models tuned on multilingual mixtures exhibit comparable or superior performance in multiple languages compared to monolingually tuned models, despite training on 10x fewer examples in those languages. Finally, we find that diversifying the instruction tuning set with even just 2-4 languages significantly improves cross-lingual generalization. Our results suggest that building massively multilingual instruction-tuned models can be done with only a very small set of multilingual instruction-responses.