Bridging the Language Gap: Enhancing Multilingual Prompt-Based Code Generation in LLMs via Zero-Shot Cross-Lingual Transfer

📄 arXiv: 2408.09701v2 📥 PDF

作者: Mingda Li, Abhijit Mishra, Utkarsh Mujumdar

分类: cs.CL

发布日期: 2024-08-19 (更新: 2025-05-09)

备注: Accepted and to appear in IJCNN 2025

💡 一句话要点

提出基于神经投影的零样本跨语言迁移方法，提升LLM多语言代码生成能力

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

关键词: 多语言代码生成 大型语言模型 零样本学习 跨语言迁移 神经投影 代码LLAMA 代码GEMMA

📋 核心要点

  1. 现有LLM在处理非英语代码生成任务时，存在明显的性能差距和语言偏见，限制了其全球适用性。
  2. 论文提出一种基于神经投影的零样本跨语言迁移方法，将多语言嵌入投影到LLM的token空间，实现跨语言知识共享。
  3. 实验结果表明，该方法在翻译后的MBPP数据集上显著提升了代码质量，验证了其在多语言代码生成方面的有效性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）在程序代码生成方面备受关注，但它们在处理非英语提示时的偏差和局限性对全球包容性构成挑战。本文研究了多语言提示代码生成的复杂性。我们对包括CODELLAMA和CODEGEMMA在内的LLM的评估表明，非英语提示的代码质量存在显著差异；我们还证明了诸如提示翻译、自举数据增强和微调等简单方法效果不佳。为了解决这个问题，我们提出了一种使用神经投影技术的零样本跨语言方法，该方法集成了像LASER这样的跨语言编码器，将其中的多语言嵌入映射到LLM的token空间中。这种方法只需要在英语数据上进行训练，并且可以有效地扩展到其他语言。在经过翻译和质量检查的MBPP数据集上的结果表明，代码质量得到了显著提高。这项研究通过赋予LLM多语言能力来支持编程中多样化的语言，从而促进了更具包容性的代码生成前景。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在处理非英语提示时，代码生成质量显著下降的问题。现有方法，如直接翻译提示、自举数据增强和微调，无法有效弥合语言差异，导致非英语编程环境下的LLM性能受限。

核心思路：论文的核心思路是利用跨语言嵌入空间，将不同语言的语义信息映射到LLM的token空间中，从而实现零样本跨语言迁移。通过学习英语数据上的映射关系，使LLM能够理解并生成其他语言的代码，而无需在目标语言上进行额外训练。

技术框架：整体框架包含以下几个主要步骤：1) 使用跨语言编码器（如LASER）将多语言提示编码为嵌入向量。2) 使用神经投影技术，将跨语言嵌入向量映射到LLM的token嵌入空间。3) 将映射后的token嵌入输入LLM，生成代码。该框架的关键在于学习一个有效的神经投影矩阵，将不同语言的语义信息对齐到LLM的token空间。

关键创新：最重要的技术创新点在于利用神经投影技术，实现了零样本跨语言迁移。与传统的微调或数据增强方法相比，该方法无需目标语言的训练数据，降低了训练成本，并提高了模型的泛化能力。此外，该方法直接在LLM的token空间进行操作，避免了修改LLM的内部结构。

关键设计：论文使用LASER作为跨语言编码器，将多语言提示编码为512维的嵌入向量。神经投影矩阵是一个线性变换，将512维的跨语言嵌入向量映射到LLM的token嵌入空间（维度取决于LLM的具体架构）。损失函数采用余弦相似度损失，旨在最大化映射后的跨语言嵌入与对应token嵌入之间的相似度。具体参数设置未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在翻译后的MBPP数据集上取得了显著的性能提升。与直接使用翻译后的提示相比，该方法在代码生成质量方面取得了显著的改进，具体提升幅度未知。该方法仅使用英语数据进行训练，即可有效提升LLM在其他语言上的代码生成能力，验证了其零样本跨语言迁移的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于多语言编程教育、跨国软件开发、以及面向全球用户的代码生成工具。通过提升LLM在非英语环境下的代码生成能力，可以降低编程门槛，促进全球范围内的技术创新和应用，并为更广泛的开发者群体提供支持。

📄 摘要（原文）

The use of Large Language Models (LLMs) for program code generation has gained substantial attention, but their biases and limitations with non-English prompts challenge global inclusivity. This paper investigates the complexities of multilingual prompt-based code generation. Our evaluations of LLMs, including CODELLAMA and CODEGEMMA, reveal significant disparities in code quality for non-English prompts; we also demonstrate the inadequacy of simple approaches like prompt translation, bootstrapped data augmentation, and fine-tuning. To address this, we propose a zero-shot cross-lingual approach using a neural projection technique, integrating a cross-lingual encoder like LASER to map multilingual embeddings from it into the LLM's token space. This method requires training only on English data and scales effectively to other languages. Results on a translated and quality-checked MBPP dataset show substantial improvements in code quality. This research promotes a more inclusive code generation landscape by empowering LLMs with multilingual capabilities to support the diverse linguistic spectrum in programming.