RomanSetu: Efficiently unlocking multilingual capabilities of Large Language Models via Romanization
作者: Jaavid Aktar Husain, Raj Dabre, Aswanth Kumar, Jay Gala, Thanmay Jayakumar, Ratish Puduppully, Anoop Kunchukuttan
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2024-01-25 (更新: 2024-06-23)
备注: Accepted to ACL 2024
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出RomanSetu以解决多语言大模型在非罗马文字语言中的应用问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 多语言处理 罗马化文本 跨语言对齐 自然语言处理
📋 核心要点
- 现有方法在处理非罗马文字的非英语语言时，面临跨语言对齐和标记繁殖率高的问题。
- 论文提出通过对英语LLM进行罗马化文本的持续预训练和指令调优，来提升多语言能力。
- 实验结果显示，罗马化文本在多项任务中表现优于本地脚本，标记繁殖率降低2-4倍。
📝 摘要（中文）
本研究针对如何将大型语言模型（LLMs）扩展到使用非罗马文字的非英语语言的挑战，提出了一种利用文本的罗马化形式作为LLMs接口的方法。我们假设其频繁的非正式使用和与英语共享的标记增强了跨语言对齐。该方法包括对像Llama 2这样的英语LLM进行持续的罗马化文本预训练，随后在罗马化数据上进行指令调优。结果表明，罗马化文本不仅将标记繁殖率降低了2到4倍，还在各种自然语言理解、生成和机器翻译任务中与本地脚本表现相当或更优。此外，基于罗马化文本计算的嵌入与其英语翻译的对齐程度优于本地脚本。我们的研究为在自然语言处理领域中利用英语LLMs的潜力提供了有希望的方向。
🔬 方法详解
问题定义：本研究旨在解决大型语言模型在处理非罗马文字的非英语语言时的局限性，现有方法在跨语言对齐和标记繁殖率方面存在不足。
核心思路：我们提出利用罗马化文本作为接口，通过对英语LLM进行预训练和指令调优，增强其在非英语语言中的表现。这样的设计基于罗马化文本的频繁使用和与英语的共享标记，能够提高模型的跨语言对齐能力。
技术框架：整体流程包括两个主要阶段：首先是对英语LLM（如Llama 2）进行罗马化文本的持续预训练，其次是在罗马化数据上进行指令调优。这一架构确保了模型能够有效学习非英语语言的特征。
关键创新：本研究的主要创新在于将罗马化文本作为LLM的输入接口，从而显著降低了标记繁殖率，并在多项自然语言处理任务中超越了传统的本地脚本表示。
关键设计：在模型训练过程中，我们关注于参数设置和损失函数的优化，以确保模型在处理罗马化文本时的有效性和准确性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，使用罗马化文本的模型在自然语言理解、生成和机器翻译任务中表现优于本地脚本，标记繁殖率降低了2到4倍，且罗马化文本的嵌入与英语翻译的对齐程度更高。这些结果表明，罗马化文本在多语言处理中的有效性和潜力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括多语言翻译、跨语言信息检索和多语言对话系统等。通过提升大型语言模型在非罗马文字语言中的能力，能够更好地服务于全球用户，促进不同语言文化之间的交流与理解。未来，该方法可能推动更多非英语语言的自然语言处理研究与应用。
📄 摘要（原文）
This study addresses the challenge of extending Large Language Models (LLMs) to non-English languages that use non-Roman scripts. We propose an approach that utilizes the romanized form of text as an interface for LLMs, hypothesizing that its frequent informal use and shared tokens with English enhance cross-lingual alignment. Our approach involves the continual pretraining of an English LLM like Llama 2 on romanized text of non-English, non-Roman script languages, followed by instruction tuning on romanized data. The results indicate that romanized text not only reduces token fertility by 2x-4x but also matches or outperforms native script representation across various NLU, NLG, and MT tasks. Moreover, the embeddings computed on romanized text exhibit closer alignment with their English translations than those from the native script. Our approach presents a promising direction for leveraging the power of English LLMs in languages traditionally underrepresented in NLP. Our code is available on https://github.com/AI4Bharat/romansetu.