Language Ranker: A Metric for Quantifying LLM Performance Across High and Low-Resource Languages
作者: Zihao Li, Yucheng Shi, Zirui Liu, Fan Yang, Ali Payani, Ninghao Liu, Mengnan Du
分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2024-04-17 (更新: 2024-12-11)
备注: Accepted by AAAI 2025 (Social Impact Track)
💡 一句话要点
提出Language Ranker以解决低资源语言LLM性能评估问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 语言模型 低资源语言 性能评估 多语言处理 相似性度量
📋 核心要点
- 现有方法缺乏定量评估低资源语言LLM性能的工具，导致对其能力的了解不足。
- 本文提出Language Ranker，通过比较LLM对不同语言的内部表示与英语基线的相似性，评估多语言能力。
- 实验结果表明，LLM在不同语言上的表现与其预训练语料中语言的比例存在强相关性，验证了该度量的有效性。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）的发展依赖于广泛的文本语料库，但这些语料在不同语言之间分布不均，导致LLMs在高资源语言（如英语、德语和法语）上表现优异，而在低资源语言上的能力不足。为了解决这一问题，本文提出了Language Ranker，这是一种内在度量标准，旨在基于LLM的内部表示对语言进行基准测试和排名。通过将LLM对各种语言的内部表示与基于英语的基线进行比较，我们可以以稳健且与语言无关的方式评估模型的多语言能力。分析结果显示，高资源语言与英语的相似性得分较高，表现优越，而低资源语言的相似性得分较低，突显了该度量在评估语言特定能力方面的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决当前缺乏定量方法评估低资源语言LLM性能的问题，现有方法无法有效反映不同语言间的能力差异。
核心思路：提出Language Ranker，通过内部表示的相似性度量，比较不同语言与英语的表现，从而评估LLM的多语言能力。
技术框架：整体架构包括数据收集、内部表示提取、相似性计算和结果分析四个主要模块。首先收集多种语言的文本数据，然后提取LLM的内部表示，接着计算与英语基线的相似性，最后进行结果分析和排名。
关键创新：Language Ranker的创新在于其内在度量方法，能够无偏见地评估多种语言的表现，尤其是低资源语言，与现有方法相比，提供了更全面的评估视角。
关键设计：在设计中，选择了合适的相似性度量方法（如余弦相似度），并确保了在不同语言间的比较具有一致性和可重复性，确保评估结果的可靠性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，高资源语言与英语的相似性得分显著高于低资源语言，验证了Language Ranker的有效性。此外，LLM在不同语言上的表现与其预训练语料中语言的比例存在强相关性，进一步支持了该度量的实用性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括多语言自然语言处理、跨语言信息检索和机器翻译等。通过提供一种有效的评估工具，Language Ranker可以帮助研究人员和开发者更好地理解和优化LLM在低资源语言上的表现，推动相关技术的发展与应用。
📄 摘要（原文）
The development of Large Language Models (LLMs) relies on extensive text corpora, which are often unevenly distributed across languages. This imbalance results in LLMs performing significantly better on high-resource languages like English, German, and French, while their capabilities in low-resource languages remain inadequate. Currently, there is a lack of quantitative methods to evaluate the performance of LLMs in these low-resource languages. To address this gap, we propose the Language Ranker, an intrinsic metric designed to benchmark and rank languages based on LLM performance using internal representations. By comparing the LLM's internal representation of various languages against a baseline derived from English, we can assess the model's multilingual capabilities in a robust and language-agnostic manner. Our analysis reveals that high-resource languages exhibit higher similarity scores with English, demonstrating superior performance, while low-resource languages show lower similarity scores, underscoring the effectiveness of our metric in assessing language-specific capabilities. Besides, the experiments show that there is a strong correlation between the LLM's performance in different languages and the proportion of those languages in its pre-training corpus. These insights underscore the efficacy of the Language Ranker as a tool for evaluating LLM performance across different languages, particularly those with limited resources.