Breaking the Language Barrier: Can Direct Inference Outperform Pre-Translation in Multilingual LLM Applications?

📄 arXiv: 2403.04792v1 📥 PDF

作者: Yotam Intrator, Matan Halfon, Roman Goldenberg, Reut Tsarfaty, Matan Eyal, Ehud Rivlin, Yossi Matias, Natalia Aizenberg

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-03-04

💡 一句话要点

提出直接推理方法以挑战多语言LLM中的预翻译问题

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

关键词: 多语言模型 直接推理 预翻译 PaLM2 信息损失 语言真实性 性能评估

📋 核心要点

  1. 现有方法普遍依赖于预翻译，导致信息损失和复杂性，限制了多语言模型的有效性。
  2. 论文提出直接推理的方法，利用PaLM2模型在多语言任务中的高性能，避免预翻译带来的问题。
  3. 实验结果显示，PaLM2-L在94种语言中优于预翻译，验证了直接推理的有效性和优势。

📝 摘要（中文）

大型语言模型在多语言应用中具有重要潜力。然而，由于以英语为中心的预训练所带来的固有偏见，导致了普遍采用预翻译的做法，即在推理前将非英语输入翻译为英语，这增加了复杂性并导致信息损失。本研究重新评估了在PaLM2模型背景下预翻译的必要性，涵盖了108种语言和6个多样化基准的全面调查。我们的发现挑战了以往研究中建立的预翻译范式，强调了在PaLM2中直接推理的优势。具体而言，PaLM2-L在108种语言中有94种表现优于预翻译。这些发现为更高效和有效的多语言应用铺平了道路，减轻了与预翻译相关的限制，解锁了语言的真实性。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决多语言大型语言模型（LLM）中预翻译所带来的信息损失和复杂性问题。现有方法依赖于将非英语输入翻译为英语，导致了性能下降和信息丢失。

核心思路：论文的核心思路是直接推理，即在多语言任务中直接使用非英语输入进行推理，而不是依赖于预翻译。这种设计旨在保留原始输入的语言特性，减少信息损失。

技术框架：研究采用PaLM2模型进行实验，涵盖108种语言和6个多样化基准。整体流程包括数据收集、模型训练和性能评估，重点在于比较直接推理与预翻译的效果。

关键创新：最重要的技术创新点在于挑战了传统的预翻译范式，证明了直接推理在多语言任务中的优越性。与现有方法相比，直接推理能够更好地保留语言的真实性和信息的完整性。

关键设计：在实验中，模型的参数设置和损失函数经过精心设计，以确保在多语言环境下的最佳性能。具体细节包括对不同语言的适应性调整和多样化基准的选择。

📊 实验亮点

实验结果表明，PaLM2-L在94种语言中超越了预翻译，显示出直接推理的显著优势。这一发现为多语言应用的开发提供了新的思路，推动了相关技术的进步。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括多语言聊天机器人、翻译服务和跨语言信息检索等。通过减少对预翻译的依赖，直接推理方法能够提高多语言应用的效率和准确性，具有广泛的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Large language models hold significant promise in multilingual applications. However, inherent biases stemming from predominantly English-centric pre-training have led to the widespread practice of pre-translation, i.e., translating non-English inputs to English before inference, leading to complexity and information loss. This study re-evaluates the need for pre-translation in the context of PaLM2 models (Anil et al., 2023), which have been established as highly performant in multilingual tasks. We offer a comprehensive investigation across 108 languages and 6 diverse benchmarks, including open-end generative tasks, which were excluded from previous similar studies. Our findings challenge the pre-translation paradigm established in prior research, highlighting the advantages of direct inference in PaLM2. Specifically, PaLM2-L consistently outperforms pre-translation in 94 out of 108 languages. These findings pave the way for more efficient and effective multilingual applications, alleviating the limitations associated with pre-translation and unlocking linguistic authenticity.