NatLan: Native Language Prompting Facilitates Knowledge Elicitation Through Language Trigger Provision and Domain Trigger Retention

📄 arXiv: 2408.03544v3 📥 PDF

作者: Baixuan Li, Yunlong Fan, Tianyi Ma, Zhiqiang Gao

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-08-07 (更新: 2024-10-15)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出NatLan，通过母语提示增强多语言大模型在非优势语言上的知识获取能力。

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

关键词: 多语言大模型 知识问答 母语提示 领域知识保留 语言触发器 领域触发器 多模型协作

📋 核心要点

  1. 多语言大模型在非优势语言上的问答效果不佳，现有翻译方法虽有改善，但机制不明。
  2. NatLan通过类比人类认知，提出语言触发器和领域触发器概念，并采用多模型协作提升领域知识保留。
  3. 实验表明，NatLan在多个语言问答基准上显著提升准确率，并在领域知识保留方面优于现有方法。

📝 摘要（中文）

多语言大型语言模型(MLLM)在回答非优势语言问题时的表现不如其优势语言。虽然现有的翻译-回答方法缓解了这个问题，但其有效性背后的机制仍不清楚。本研究将MLLM的优势语言类比于人类的母语，并使用两种人类认知特征：语言触发器(LT)和领域触发器(DT)，来解释翻译-回答方法背后的机制。研究表明，虽然这些方法提供了足够的LT，但在DT保留方面仍然存在不足。为了缓解这个问题，我们提出了母语提示(NatLan)，采用多MLLM协作策略，并引入了一个额外的角色增强的领域特定MLLM，它具有更强的多语言理解能力作为翻译器。在五个语言QA基准测试中，NatLan的准确率提高了31.28%，并且与现有的最先进方法相比，在高达87%的情况下提供了相当或更高的DT保留率。我们的代码可在https://github.com/AnonyNLP/NatLan获得。

🔬 方法详解

问题定义：多语言大型语言模型(MLLM)在处理非优势语言的问答任务时，性能显著下降。现有的“翻译-回答”方法虽然能缓解这一问题，但其内在机制尚不明确，尤其是在领域知识的有效利用方面存在不足。

核心思路：NatLan的核心在于模拟人类的母语认知过程，将MLLM的优势语言视为“母语”，并借鉴人类的“语言触发器(LT)”和“领域触发器(DT)”概念。通过增强LT的提供和DT的保留，提升MLLM在非优势语言上的知识获取能力。

技术框架：NatLan采用多MLLM协作的框架。首先，利用一个角色增强的领域特定MLLM作为翻译器，将非优势语言的问题翻译成优势语言。然后，利用翻译后的问题进行知识获取和答案生成。最后，将答案翻译回原始语言。该框架的关键在于翻译器的选择和角色设定，以及后续的答案生成过程。

关键创新：NatLan的关键创新在于其对MLLM问答机制的认知视角，即通过LT和DT来解释翻译-回答方法的有效性。此外，多MLLM协作策略以及领域特定翻译器的引入，有效提升了领域知识的保留，从而提高了问答准确率。

关键设计：NatLan的关键设计包括：1) 选择具有更强多语言理解能力的领域特定MLLM作为翻译器；2) 对翻译器进行角色增强，使其更好地理解领域知识；3) 通过多MLLM协作，充分利用不同模型的优势；4) 实验中，针对不同的语言QA基准，选择合适的MLLM和领域知识。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

NatLan在五个语言QA基准测试中取得了显著的性能提升，最高准确率提升达31.28%。与现有最先进方法相比，NatLan在高达87%的情况下提供了相当或更高的领域触发器(DT)保留率。这些结果表明，NatLan能够有效提升多语言大模型在非优势语言上的知识获取能力。

🎯 应用场景

NatLan可应用于跨语言知识问答、多语言智能客服、国际化教育等领域。通过提升多语言大模型在非优势语言上的理解能力，可以有效促进信息在全球范围内的自由流动和知识共享，具有重要的社会和经济价值。未来，该方法可以进一步扩展到更多语言和领域，实现更广泛的应用。

📄 摘要（原文）

Multilingual large language models (MLLMs) do not perform as well when answering questions in non-dominant languages as they do in their dominant languages. Although existing translate-then-answer methods alleviate this issue, the mechanisms behind their effectiveness remain unclear. In this study, we analogize the dominant language of MLLMs to the native language of humans and use two human cognitive features: the Language Trigger (LT) and the Domain Trigger (DT), to interpret the mechanisms behind translate-then-answer methods. This reveals that while sufficient LTs are provided by these methods, there remains a deficiency in DT retention. To mitigate this issue, we propose Native Language Prompting (NatLan), employing a Multi-MLLM collaboration strategy and introducing an additional role-enhanced domain-specific MLLM with stronger multilingual understanding capabilities as the translator. Across five language QA benchmarks, NatLan achieves up to a 31.28% improvement in accuracy and, compared to existing state-of-the-art methods, provides comparable or greater retention of DTs in up to 87% of cases. Our code is available at https://github.com/AnonyNLP/NatLan.