Low-Resource Cross-Lingual Summarization through Few-Shot Learning with Large Language Models

📄 arXiv: 2406.04630v1 📥 PDF

作者: Gyutae Park, Seojin Hwang, Hwanhee Lee

分类: cs.CL

发布日期: 2024-06-07

备注: 7 pages,3 figures

💡 一句话要点

探索少样本学习在低资源跨语言摘要中的应用，提升大语言模型性能

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

关键词: 跨语言摘要 少样本学习 低资源语言 大语言模型 机器翻译

📋 核心要点

  1. 现有跨语言摘要方法在低资源语言上表现不佳，缺乏对大语言模型少样本学习能力的深入研究。
  2. 该论文探索了利用少量样本提升大语言模型在低资源跨语言摘要任务上的性能。
  3. 实验表明，GPT-3.5和GPT-4通过少样本学习在XLS任务上取得了显著提升，但Mistral-7B表现不佳。

📝 摘要（中文）

跨语言摘要（XLS）旨在生成与源语言文档不同的目标语言摘要。尽管大型语言模型（LLM）已展现出令人鼓舞的零样本XLS性能，但它们在该任务上的少样本能力仍未被探索，尤其是在并行数据有限的低资源语言环境中。本文研究了包括Mistral-7B-Instruct-v0.2、GPT-3.5和GPT-4在内的各种模型的少样本XLS性能。实验表明，少样本学习显著提高了LLM的XLS性能，特别是GPT-3.5和GPT-4在低资源环境下的表现。然而，开源模型Mistral-7B-Instruct-v0.2难以通过有限的示例有效地适应XLS任务。我们的研究结果突出了少样本学习在提高XLS性能方面的潜力，以及进一步研究为该任务量身定制的LLM架构和预训练目标的必要性。我们提供了一个未来的工作方向，以探索更有效的少样本学习策略，并研究LLM在跨语言摘要中的迁移学习能力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决低资源语言环境下跨语言摘要任务的性能瓶颈。现有方法在低资源场景下依赖大量平行语料，获取成本高昂且效果不佳。大语言模型虽然具备一定的零样本能力，但其在低资源跨语言摘要任务上的少样本学习潜力尚未充分挖掘。

核心思路：论文的核心思路是利用大语言模型的少样本学习能力，通过提供少量示例来引导模型生成高质量的跨语言摘要。这种方法旨在克服低资源环境下数据稀缺的问题，使模型能够快速适应新的语言和任务。

技术框架：该研究主要采用实验分析的方法，评估不同大语言模型（Mistral-7B-Instruct-v0.2、GPT-3.5和GPT-4）在少样本跨语言摘要任务上的性能。具体流程包括：构建少样本数据集，设计实验方案，使用不同模型进行训练和推理，并对结果进行评估和分析。

关键创新：该研究的关键创新在于系统性地探索了大语言模型在低资源跨语言摘要任务中的少样本学习能力。通过实验验证了少样本学习能够显著提升大语言模型在该任务上的性能，并揭示了不同模型在少样本学习方面的差异。

关键设计：论文的关键设计在于少样本数据集的构建和实验方案的设计。具体的技术细节包括：选择合适的评估指标（如ROUGE），控制少样本数量，以及设计不同的实验设置来评估模型的泛化能力和鲁棒性。

📊 实验亮点

实验结果表明，GPT-3.5和GPT-4通过少样本学习，在低资源跨语言摘要任务上取得了显著的性能提升。具体而言，相较于零样本学习，少样本学习能够带来ROUGE指标的显著提升。然而，开源模型Mistral-7B-Instruct-v0.2在该任务上的表现相对较差，表明其少样本学习能力仍有待提高。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器翻译、跨文化交流、国际新闻报道等领域。通过提升低资源语言的跨语言摘要能力，可以促进信息在全球范围内的传播和理解，具有重要的社会价值和经济价值。未来，该技术有望应用于更多低资源语言场景，助力实现语言平等。

📄 摘要（原文）

Cross-lingual summarization (XLS) aims to generate a summary in a target language different from the source language document. While large language models (LLMs) have shown promising zero-shot XLS performance, their few-shot capabilities on this task remain unexplored, especially for low-resource languages with limited parallel data. In this paper, we investigate the few-shot XLS performance of various models, including Mistral-7B-Instruct-v0.2, GPT-3.5, and GPT-4. Our experiments demonstrate that few-shot learning significantly improves the XLS performance of LLMs, particularly GPT-3.5 and GPT-4, in low-resource settings. However, the open-source model Mistral-7B-Instruct-v0.2 struggles to adapt effectively to the XLS task with limited examples. Our findings highlight the potential of few-shot learning for improving XLS performance and the need for further research in designing LLM architectures and pre-training objectives tailored for this task. We provide a future work direction to explore more effective few-shot learning strategies and to investigate the transfer learning capabilities of LLMs for cross-lingual summarization.