X-SNS: Cross-Lingual Transfer Prediction through Sub-Network Similarity

📄 arXiv: 2310.17166v1 📥 PDF

作者: Taejun Yun, Jinhyeon Kim, Deokyeong Kang, Seong Hoon Lim, Jihoon Kim, Taeuk Kim

分类: cs.CL

发布日期: 2023-10-26

备注: Accepted to EMNLP 2023 (Findings)

💡 一句话要点

提出基于子网络相似性的方法以提升跨语言迁移预测能力

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

关键词: 跨语言迁移 子网络相似性 多语言模型 自然语言处理 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有方法通常依赖于外部资源，限制了跨语言迁移的灵活性和适用性。
  2. 本文提出通过子网络相似性来预测语言间的兼容性，提供了一种新的模型导向方法。
  3. 实验结果显示，该方法在零样本XLT任务中表现优异，NDCG@3平均提升4.6%。

📝 摘要（中文）

跨语言迁移（XLT）是多语言模型的一种新兴能力，即在未参与微调的语言上仍能保持较好的任务性能。尽管英语通常被视为模型适应的主要语言，但研究表明，通过选择适当的源语言，可以显著提高XLT的有效性。本文提出利用两种语言之间的子网络相似性作为预测XLT兼容性的代理方法。该方法以模型为导向，更好地反映基础模型的内部工作机制，并且仅需适量的候选语言原始文本，区别于大多数依赖外部资源的方法。实验结果表明，该方法在多项任务中优于基线，特别是在零样本XLT候选排名中，平均提升4.6%的NDCG@3。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决跨语言迁移预测中的语言兼容性评估问题。现有方法往往依赖于大量外部资源，限制了其适用性和灵活性。

核心思路：通过分析两种语言的子网络相似性，作为预测其在XLT任务中兼容性的代理指标。这种方法能够更好地反映基础模型的内部机制。

技术框架：整体架构包括数据预处理、子网络相似性计算和兼容性预测三个主要模块。首先，收集候选语言的原始文本，然后计算其子网络相似性，最后基于相似性进行兼容性预测。

关键创新：最重要的创新在于引入子网络相似性作为预测语言兼容性的指标，这一方法与传统依赖外部资源的方式有本质区别。

关键设计：在模型设计中，采用了适量的原始文本输入，确保了方法的高效性和实用性。同时，优化了相似性计算的算法，以提高预测的准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提方法在多项任务中均优于基线，尤其在零样本XLT候选排名中，NDCG@3平均提升4.6%。这一显著提升证明了子网络相似性在XLT预测中的有效性和实用性。

🎯 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。通过提升跨语言迁移的预测能力，可以更好地支持多语言环境下的智能应用，促进语言模型的广泛适用性和灵活性，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Cross-lingual transfer (XLT) is an emergent ability of multilingual language models that preserves their performance on a task to a significant extent when evaluated in languages that were not included in the fine-tuning process. While English, due to its widespread usage, is typically regarded as the primary language for model adaption in various tasks, recent studies have revealed that the efficacy of XLT can be amplified by selecting the most appropriate source languages based on specific conditions. In this work, we propose the utilization of sub-network similarity between two languages as a proxy for predicting the compatibility of the languages in the context of XLT. Our approach is model-oriented, better reflecting the inner workings of foundation models. In addition, it requires only a moderate amount of raw text from candidate languages, distinguishing it from the majority of previous methods that rely on external resources. In experiments, we demonstrate that our method is more effective than baselines across diverse tasks. Specifically, it shows proficiency in ranking candidates for zero-shot XLT, achieving an improvement of 4.6% on average in terms of NDCG@3. We also provide extensive analyses that confirm the utility of sub-networks for XLT prediction.