Teaching Large Language Models an Unseen Language on the Fly

📄 arXiv: 2402.19167v2 📥 PDF

作者: Chen Zhang, Xiao Liu, Jiuheng Lin, Yansong Feng

分类: cs.CL

发布日期: 2024-02-29 (更新: 2024-06-13)

备注: ACL 2024 https://github.com/luciusssss/ZhuangBench

💡 一句话要点

提出DiPMT++框架以实时学习未见语言

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

关键词: 大型语言模型 低资源语言 上下文学习 语言翻译 语言保护 DiPMT++ 壮语 Kalamang

📋 核心要点

  1. 现有的大型语言模型在处理极低资源语言时表现不佳，尤其是缺乏有效的训练数据进行参数更新。
  2. 本文提出DiPMT++框架，通过上下文学习使大型语言模型能够实时适应未见语言，仅依赖字典和少量平行句子。
  3. 实验结果显示，DiPMT++显著提升了GPT-4在壮语翻译任务中的性能，验证了其在其他未见语言上的有效性。

📝 摘要（中文）

现有的大型语言模型在支持低资源语言，尤其是极低资源语言方面存在困难，因为这些语言的训练数据极为有限。本文探讨了大型语言模型是否可以仅通过提示实时学习新语言。我们为壮语这一当前没有大型语言模型支持的语言收集了研究数据集，并提出了DiPMT++框架，通过上下文学习使大型语言模型适应未见语言。仅使用字典和5000个平行句子，DiPMT++显著提升了GPT-4在中文到壮语翻译中的表现，从0提升至16 BLEU，并在壮语到中文翻译中达到了32 BLEU。我们还验证了该框架在另一个未见语言Kalamang上的有效性，展示了DiPMT++在帮助人类翻译完全未见语言方面的实际应用价值，有助于保护语言多样性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在支持极低资源语言时的不足，尤其是缺乏有效训练数据的问题。现有方法无法在没有足够数据的情况下进行有效的参数更新。

核心思路：论文的核心思路是通过上下文学习使大型语言模型能够实时学习新语言，利用已有的字典和少量平行句子进行适应，而不是依赖传统的训练方法。

技术框架：DiPMT++框架的整体架构包括数据收集、上下文学习和模型适应三个主要模块。首先收集目标语言的字典和句子对，然后通过提示引导模型进行学习，最后进行翻译任务的评估。

关键创新：DiPMT++的最重要创新在于其通过上下文学习实现了对未见语言的实时适应，显著不同于传统的需要大量标注数据的训练方法。

关键设计：在关键设计上，DiPMT++使用了特定的提示格式来引导模型学习，并通过BLEU分数评估翻译质量，确保了模型在极低资源环境下的有效性。具体参数设置和损失函数的选择也经过精心设计，以适应不同语言的特性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，DiPMT++框架显著提升了GPT-4在中文到壮语翻译中的BLEU分数，从0提升至16，壮语到中文翻译达到了32 BLEU。这一提升展示了框架在处理未见语言时的有效性，验证了其在其他低资源语言上的应用潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括语言翻译、跨文化交流和语言保护等。DiPMT++框架能够帮助人类翻译完全未见的语言，促进语言多样性的保护，具有重要的社会和文化价值。未来，该技术可能在多语言环境下的实时翻译和教育中发挥更大作用。

📄 摘要（原文）

Existing large language models struggle to support numerous low-resource languages, particularly the extremely low-resource ones, for which there is minimal training data available for effective parameter updating. We thus investigate whether LLMs can learn a new language on the fly solely through prompting. To study this question, we collect a research suite for Zhuang, a language supported by no LLMs currently. We introduce DiPMT++, a framework for adapting LLMs to unseen languages by in-context learning. Using a dictionary and 5K parallel sentences only, DiPMT++ significantly enhances the performance of GPT-4 from 0 to 16 BLEU for Chinese-to-Zhuang translation and achieves 32 BLEU for Zhuang-to-Chinese translation. We also validate the effectiveness of our framework on Kalamang, another unseen language. Furthermore, we demonstrate the practical utility of DiPMT++ in aiding humans in translating completely unseen languages, which could contribute to the preservation of linguistic diversity.