Bridging the Bosphorus: Advancing Turkish Large Language Models through Strategies for Low-Resource Language Adaptation and Benchmarking

📄 arXiv: 2405.04685v1 📥 PDF

作者: Emre Can Acikgoz, Mete Erdogan, Deniz Yuret

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-05-07

💡 一句话要点

针对土耳其语等低资源语言，提出LLM适配与评测方案，提升模型推理能力。

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

关键词: 低资源语言 大型语言模型 土耳其语 迁移学习 指令微调 模型评估 知识迁移 灾难性遗忘

📋 核心要点

  1. 低资源语言的LLM面临数据稀缺、模型选择困难和计算资源有限等挑战，严重制约了模型性能。
  2. 通过迁移学习和从头预训练两种策略，结合指令微调，提升LLM在土耳其语等低资源语言上的推理能力。
  3. 创建土耳其语LLM排行榜，并进行数据和模型缩放实验，验证了方法的有效性，并分析了知识迁移和灾难性遗忘问题。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLM)在各个领域变得至关重要，这突显了在代表性不足的语言中开发高质量模型的需求。本研究探讨了低资源语言面临的独特挑战，如数据稀缺、模型选择、评估和计算限制，特别关注土耳其语。我们进行了深入分析，以评估训练策略、模型选择和数据可用性对专为代表性不足的语言设计的LLM性能的影响。我们的方法包括两种策略：(i)调整最初用英语预训练的现有LLM以理解土耳其语，以及(ii)从头开始开发一个使用土耳其语预训练数据的模型，两者都辅以在新的土耳其语指令调优数据集上进行监督微调，旨在提高推理能力。通过创建一个新的土耳其语LLM排行榜来评估这些方法的相对性能，该排行榜具有评估不同推理和知识技能的基准。此外，我们还进行了关于数据和模型缩放的实验，包括预训练和微调，同时强调跨语言的知识转移能力，并解决在不同语言上进行微调时遇到的灾难性遗忘问题。我们的目标是为在低资源语言环境中推进LLM框架提供详细指南，从而使自然语言处理(NLP)的益处在全球范围内更易于获取。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决低资源语言（如土耳其语）的大型语言模型（LLM）训练和评估问题。现有方法在这些语言上表现不佳，主要痛点包括数据稀缺、缺乏针对性评估基准以及在微调过程中容易出现灾难性遗忘。

核心思路：论文的核心思路是结合迁移学习和从头预训练两种方法，并辅以指令微调，以提升LLM在低资源语言上的性能。通过迁移学习，可以利用已有的英语预训练模型，快速适应土耳其语；而从头预训练则可以更好地捕捉土耳其语的语言特性。指令微调则旨在提高模型的推理能力。

技术框架：整体框架包含以下几个主要阶段：1) 数据收集与处理：收集土耳其语预训练数据和指令调优数据。2) 模型选择：选择合适的基座模型，可以是现有的英语预训练模型，也可以是从头开始训练的模型。3) 模型训练：采用迁移学习或从头预训练的方式训练模型。4) 指令微调：使用土耳其语指令调优数据集对模型进行微调，提升推理能力。5) 模型评估：使用新建的土耳其语LLM排行榜对模型进行评估。

关键创新：论文的关键创新点在于：1) 提出了针对土耳其语的LLM训练和评估方案，填补了该领域的空白。2) 结合迁移学习和从头预训练两种策略，并辅以指令微调，有效提升了模型性能。3) 创建了新的土耳其语LLM排行榜，为后续研究提供了基准。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 构建了新的土耳其语指令调优数据集，用于提升模型的推理能力。2) 进行了数据和模型缩放实验，分析了不同规模的数据和模型对性能的影响。3) 研究了知识迁移和灾难性遗忘问题，并提出了相应的解决方案。

📊 实验亮点

论文创建了一个新的土耳其语LLM排行榜，并评估了不同训练策略和模型选择对性能的影响。实验结果表明，结合迁移学习和从头预训练，并辅以指令微调，可以显著提升LLM在土耳其语上的性能。同时，论文还分析了数据和模型缩放对性能的影响，以及知识迁移和灾难性遗忘问题。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于土耳其语及其他低资源语言的自然语言处理任务，例如机器翻译、文本摘要、问答系统等。通过提升LLM在这些语言上的性能，可以促进信息获取和知识共享，弥合数字鸿沟，使更多人能够受益于人工智能技术。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) are becoming crucial across various fields, emphasizing the urgency for high-quality models in underrepresented languages. This study explores the unique challenges faced by low-resource languages, such as data scarcity, model selection, evaluation, and computational limitations, with a special focus on Turkish. We conduct an in-depth analysis to evaluate the impact of training strategies, model choices, and data availability on the performance of LLMs designed for underrepresented languages. Our approach includes two methodologies: (i) adapting existing LLMs originally pretrained in English to understand Turkish, and (ii) developing a model from the ground up using Turkish pretraining data, both supplemented with supervised fine-tuning on a novel Turkish instruction-tuning dataset aimed at enhancing reasoning capabilities. The relative performance of these methods is evaluated through the creation of a new leaderboard for Turkish LLMs, featuring benchmarks that assess different reasoning and knowledge skills. Furthermore, we conducted experiments on data and model scaling, both during pretraining and fine-tuning, simultaneously emphasizing the capacity for knowledge transfer across languages and addressing the challenges of catastrophic forgetting encountered during fine-tuning on a different language. Our goal is to offer a detailed guide for advancing the LLM framework in low-resource linguistic contexts, thereby making natural language processing (NLP) benefits more globally accessible.