Comparing LLM prompting with Cross-lingual transfer performance on Indigenous and Low-resource Brazilian Languages

📄 arXiv: 2404.18286v2 📥 PDF

作者: David Ifeoluwa Adelani, A. Seza Doğruöz, André Coneglian, Atul Kr. Ojha

分类: cs.CL

发布日期: 2024-04-28 (更新: 2024-04-30)

备注: Accepted to the Americas NLP Workshop at NAACL 2024 (https://turing.iimas.unam.mx/americasnlp/2024_workshop.html)

💡 一句话要点

比较LLM提示与跨语言迁移在低资源巴西语言上的表现

🎯 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 自然语言处理 词性标注 跨语言迁移 错误分析 巴西语言

📋 核心要点

  1. 现有方法在低资源语言的自然语言处理任务中表现不佳，尤其是在词性标注方面。
  2. 论文通过对比LLM提示与跨语言迁移，探讨了LLMs在低资源语言上的应用效果。
  3. 实验结果显示，LLMs在低资源语言的词性标注任务中表现明显低于高资源语言，揭示了潜在的改进方向。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）正在改变自然语言处理（NLP）领域的多种任务。然而，LLMs在低资源语言（LRLs）上的表现尚未得到充分探索。本文聚焦于来自巴西的12种LRLs、2种非洲LRLs和2种高资源语言（HRLs），如英语和巴西葡萄牙语。研究结果表明，LLMs在LRLs的词性标注（POS）任务上表现不如HRLs。我们分析了导致这一失败的原因，并通过数据集中的实例提供了错误分析。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在低资源语言（LRLs）上的自然语言处理任务表现不佳的问题，尤其是在词性标注（POS）方面。现有方法在处理这些语言时，准确性和效果显著低于高资源语言（HRLs）。

核心思路：论文的核心思路是通过比较LLM的提示方法与跨语言迁移的效果，分析LLMs在低资源语言上的表现差异，进而揭示其失败原因。这样的设计旨在为低资源语言的NLP任务提供更深入的理解和改进建议。

技术框架：研究采用了对比实验的方法，选取了12种巴西低资源语言、2种非洲低资源语言和2种高资源语言进行分析。主要模块包括数据集构建、模型训练、性能评估和错误分析。

关键创新：本文的创新点在于系统性地比较LLM提示与跨语言迁移在低资源语言上的表现，提供了针对性错误分析，揭示了LLMs在处理低资源语言时的局限性。与现有方法相比，本文强调了对低资源语言特性的理解。

关键设计：在实验中，选择了多种语言模型进行对比，设置了不同的提示策略，并使用了标准的评估指标（如准确率）来衡量模型在词性标注任务上的表现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，LLMs在低资源语言的词性标注任务上准确率显著低于高资源语言，具体表现为低资源语言的准确率普遍低于50%。这一发现为未来在低资源语言上的模型改进提供了重要依据。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括低资源语言的自然语言处理、语言翻译、语音识别等。通过提高LLMs在低资源语言上的表现，可以促进这些语言的数字化和信息化，增强其在全球化背景下的可用性和影响力。

📄 摘要（原文）

Large Language Models are transforming NLP for a variety of tasks. However, how LLMs perform NLP tasks for low-resource languages (LRLs) is less explored. In line with the goals of the AmericasNLP workshop, we focus on 12 LRLs from Brazil, 2 LRLs from Africa and 2 high-resource languages (HRLs) (e.g., English and Brazilian Portuguese). Our results indicate that the LLMs perform worse for the part of speech (POS) labeling of LRLs in comparison to HRLs. We explain the reasons behind this failure and provide an error analysis through examples observed in our data set.