Native vs Non-Native Language Prompting: A Comparative Analysis

📄 arXiv: 2409.07054v2 📥 PDF

作者: Mohamed Bayan Kmainasi, Rakif Khan, Ali Ezzat Shahroor, Boushra Bendou, Maram Hasanain, Firoj Alam

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-09-11 (更新: 2024-10-06)

备注: Foundation Models, Large Language Models, Arabic NLP, LLMs, Native, Contextual Understanding, Arabic LLM

💡 一句话要点

对比原生与非原生语言Prompt，探究其在阿拉伯语NLP任务中的性能差异

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

关键词: 大型语言模型 Prompt工程 低资源语言 阿拉伯语 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有研究对中低资源语言的Prompt策略探索不足，限制了LLM在这些语言上的应用。
  2. 该研究对比了原生、非原生和混合Prompt策略，旨在探究不同Prompt语言对LLM性能的影响。
  3. 实验结果表明，在阿拉伯语NLP任务中，非原生Prompt平均表现优于原生Prompt，混合Prompt居中。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）在各个领域展现了卓越的能力，包括标准的自然语言处理（NLP）任务。Prompt作为自然语言指令，在激发LLM的知识方面起着关键作用。大多数开源和闭源LLM都接受过大量标注和未标注资源的训练，例如文本、图像、音频和视频等数字内容。因此，这些模型在高资源语言方面拥有更好的知识，但在低资源语言方面表现不佳。由于Prompt在理解模型能力方面起着至关重要的作用，因此用于Prompt的语言仍然是一个重要的研究问题。尽管该领域已经进行了大量的研究，但仍然有限，并且对中低资源语言的探索较少。在本研究中，我们研究了不同的Prompt策略（原生与非原生）在与12个不同的阿拉伯语数据集（9.7K个数据点）相关的11个不同的NLP任务上的表现。总共，我们进行了197个实验，涉及3个LLM、12个数据集和3个Prompt策略。我们的研究结果表明，平均而言，非原生Prompt表现最佳，其次是混合Prompt和原生Prompt。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决低资源语言（特别是阿拉伯语）的NLP任务中，如何选择合适的Prompt语言以最大化大型语言模型（LLM）的性能的问题。现有方法主要集中在高资源语言上，对低资源语言的Prompt工程研究不足，导致LLM在这些语言上的表现不佳。

核心思路：论文的核心思路是对比使用原生语言（阿拉伯语）和非原生语言（例如英语）编写的Prompt，以及混合使用两种语言的Prompt，来评估它们对LLM在阿拉伯语NLP任务上的性能影响。作者假设，由于LLM主要在高资源语言的数据上进行训练，因此使用非原生语言编写的Prompt可能能够更好地激发LLM的知识。

技术框架：研究框架主要包含以下几个步骤：1) 选择11个不同的阿拉伯语NLP任务和12个相关数据集；2) 针对每个任务，设计三种类型的Prompt：原生Prompt（完全使用阿拉伯语）、非原生Prompt（完全使用英语）和混合Prompt（混合使用阿拉伯语和英语）；3) 使用三种不同的LLM（具体模型未知）对每个任务进行实验，并记录性能指标；4) 对实验结果进行统计分析，比较不同Prompt策略的性能差异。

关键创新：该研究的关键创新在于系统性地对比了原生和非原生Prompt策略在低资源语言NLP任务中的性能差异。以往的研究主要集中在高资源语言上，而该研究填补了低资源语言Prompt工程的空白。此外，研究还考虑了混合Prompt策略，进一步丰富了Prompt工程的方法。

关键设计：研究的关键设计包括：1) 选择了具有代表性的阿拉伯语NLP任务和数据集，保证了研究的广泛适用性；2) 设计了三种不同的Prompt策略，全面评估了Prompt语言对LLM性能的影响；3) 使用了多个LLM进行实验，提高了研究结果的可靠性；4) 采用了合适的性能指标（具体指标未知）来评估LLM的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在平均情况下，非原生Prompt策略在阿拉伯语NLP任务中表现最佳，其次是混合Prompt策略，最后是原生Prompt策略。这表明，即使目标语言是阿拉伯语，使用英语等高资源语言编写Prompt可能更有效。具体的性能提升幅度未知，需要参考原始论文。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种阿拉伯语自然语言处理任务，例如情感分析、文本分类、机器翻译等。通过选择合适的Prompt语言，可以显著提升LLM在阿拉伯语上的性能，从而为阿拉伯语用户提供更好的AI服务。该研究也为其他低资源语言的Prompt工程提供了借鉴意义。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have shown remarkable abilities in different fields, including standard Natural Language Processing (NLP) tasks. To elicit knowledge from LLMs, prompts play a key role, consisting of natural language instructions. Most open and closed source LLMs are trained on available labeled and unlabeled resources--digital content such as text, images, audio, and videos. Hence, these models have better knowledge for high-resourced languages but struggle with low-resourced languages. Since prompts play a crucial role in understanding their capabilities, the language used for prompts remains an important research question. Although there has been significant research in this area, it is still limited, and less has been explored for medium to low-resourced languages. In this study, we investigate different prompting strategies (native vs. non-native) on 11 different NLP tasks associated with 12 different Arabic datasets (9.7K data points). In total, we conducted 197 experiments involving 3 LLMs, 12 datasets, and 3 prompting strategies. Our findings suggest that, on average, the non-native prompt performs the best, followed by mixed and native prompts.