Accelerating Multilingual Language Model for Excessively Tokenized Languages
作者: Jimin Hong, Gibbeum Lee, Jaewoong Cho
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2024-01-19 (更新: 2024-08-06)
备注: Accepted to ACL 2024 Findings
💡 一句话要点
提出新语言模型头以加速多语言模型在高度分词语言中的生成
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多语言模型 文本生成 微调技术 分词器设计 自然语言处理
📋 核心要点
- 现有的多语言模型在处理高度分词的非罗马字母语言时，常因分词器的设计导致文本生成效率低下。
- 本文提出了一种通过引入新语言模型头并进行针对性微调的方法，以减少目标语言的标记碎片化。
- 实验结果显示，所提框架在保持模型性能的同时，生成速度提升了1.7倍，展现出显著的效率改进。
📝 摘要（中文）
近年来，大型语言模型（LLMs）的进展显著提升了多语言任务的表现。然而，主要基于英语语料训练的分词器在非罗马字母语言中常常将文本过度分割为字符或Unicode级别的标记，导致文本生成效率低下。本文提出了一种简单而有效的框架，通过为预训练的LLM引入针对特定目标语言的词汇集的新语言模型头，来加速此类语言的文本生成。随后，在冻结其他模型参数的同时，对新头进行微调，并加入验证步骤以确保模型性能的保留。实验表明，该框架在保持预训练多语言模型在目标单语任务性能的同时，将生成速度提高了1.7倍。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有多语言模型在高度分词语言中生成效率低下的问题。现有方法由于基于英语的分词器设计，导致非罗马字母语言文本被过度分割，影响生成速度和质量。
核心思路：论文提出通过为预训练的LLM引入针对特定语言的新模型头，并在冻结其他参数的情况下进行微调，来有效减少标记的碎片化，从而加速文本生成。
技术框架：整体框架包括三个主要模块：首先是新语言模型头的设计，其次是针对特定语言的微调过程，最后是性能验证步骤，以确保模型在新设置下的有效性。
关键创新：最重要的创新在于引入了针对特定目标语言的词汇集的新模型头，这一设计使得模型能够更有效地处理特定语言的文本，显著减少了标记的数量和复杂性。
关键设计：在微调过程中，模型的其他参数保持不变，采用了适应性学习率和特定的损失函数，以确保新模型头的有效训练，同时保留预训练模型的性能。实验中还加入了验证步骤，以监控模型性能的变化。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的框架在生成速度上提高了1.7倍，同时保持了预训练多语言模型在目标单语任务上的性能。这一显著提升展示了针对性微调在处理高度分词语言中的有效性，具有重要的应用前景。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用场景包括多语言文本生成、机器翻译和自然语言处理等领域。通过提高非罗马字母语言的生成效率，能够更好地服务于全球用户，尤其是在语言资源匮乏的地区，具有重要的实际价值和社会影响。未来，该方法有望推广到更多语言和任务中，进一步提升多语言模型的应用效果。
📄 摘要（原文）
Recent advancements in large language models (LLMs) have remarkably enhanced performances on a variety of tasks in multiple languages. However, tokenizers in LLMs trained primarily on English-centric corpora often overly fragment a text into character or Unicode-level tokens in non-Roman alphabetic languages, leading to inefficient text generation. We introduce a simple yet effective framework to accelerate text generation in such languages. Our approach involves employing a new language model head with a vocabulary set tailored to a specific target language for a pre-trained LLM. This is followed by fine-tuning the new head while incorporating a verification step to ensure the model's performance is preserved. We show that this targeted fine-tuning, while freezing other model parameters, effectively reduces token fragmentation for the target language. Our extensive experiments demonstrate that the proposed framework increases the generation speed by a factor of 1.7 while maintaining the performance of pre-trained multilingual models on target monolingual tasks.