X-ALMA: Plug & Play Modules and Adaptive Rejection for Quality Translation at Scale

📄 arXiv: 2410.03115v2 📥 PDF

作者: Haoran Xu, Kenton Murray, Philipp Koehn, Hieu Hoang, Akiko Eriguchi, Huda Khayrallah

分类: cs.CL

发布日期: 2024-10-04 (更新: 2025-03-02)

备注: Published as a conference paper at ICLR 2025 (spotlight)

💡 一句话要点

X-ALMA：通过即插即用模块和自适应拒绝优化，实现大规模高质量翻译

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

关键词: 多语言翻译 大型语言模型 低资源语言 模块化设计 自适应优化 偏好优化 机器翻译

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在多语言翻译中，对中低资源语言支持不足，导致翻译质量不佳，性能严重偏向高资源语言。
  2. X-ALMA通过即插即用的语言特定模块架构，避免训练中的语言冲突，并采用精心设计的训练方案优化翻译性能。
  3. 实验结果表明，X-ALMA在FLORES-200和WMT'23数据集上，所有翻译方向均超越了Aya-101和Aya-23等先进模型。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）在各种自然语言处理任务中取得了显著成功，但由于以英语为中心的预训练和有限的多语言数据，其表现主要集中在英语上。本文关注翻译问题，尽管一些多语言LLM声称支持数百种语言，但模型通常无法为中低资源语言提供高质量的响应，导致性能失衡，严重偏向高资源语言。我们推出了X-ALMA，该模型旨在确保在50种不同语言中实现顶级性能，而无论其资源水平如何。根据COMET-22，在FLORES-200和WMT'23测试数据集上，X-ALMA在每个翻译方向上都超越了最先进的开源多语言LLM，如Aya-101和Aya-23。这通过即插即用的特定于语言的模块架构来实现，以防止训练期间的语言冲突，以及精心设计的训练方案和新颖的优化方法，以最大限度地提高翻译性能。在训练方案的最后阶段，我们提出的自适应拒绝偏好优化（ARPO）超越了现有翻译任务中的偏好优化方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多语言大型语言模型在翻译任务中，对中低资源语言支持不足的问题。现有方法由于训练数据偏向高资源语言，导致模型在处理低资源语言时性能显著下降，无法保证所有语言的翻译质量。

核心思路：论文的核心思路是通过模块化设计和自适应优化，使模型能够更好地处理各种资源水平的语言。具体来说，采用即插即用的语言特定模块，避免不同语言之间的冲突，并使用自适应拒绝偏好优化（ARPO）方法，提升翻译质量。

技术框架：X-ALMA的技术框架包含以下几个主要部分：1) 即插即用的语言特定模块：每个语言都有独立的模块，负责处理该语言的翻译任务。2) 精心设计的训练方案：包括多个训练阶段，逐步提升模型的翻译能力。3) 自适应拒绝偏好优化（ARPO）：一种新的偏好优化方法，用于进一步提升翻译质量。

关键创新：论文最重要的技术创新点是提出了自适应拒绝偏好优化（ARPO）方法。ARPO通过引入拒绝机制，使模型能够学习到更好的翻译策略，从而超越了现有的偏好优化方法。此外，即插即用的模块化设计也有效避免了语言之间的冲突。

关键设计：关于ARPO，具体的技术细节未知，摘要中没有详细描述。即插即用模块的具体实现方式也未知。训练方案的细节也未知，需要阅读全文才能了解。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

X-ALMA在FLORES-200和WMT'23测试数据集上，所有翻译方向均超越了最先进的开源多语言LLM，如Aya-101和Aya-23。具体性能数据和提升幅度需要在论文中查找。ARPO方法也优于现有的偏好优化方法，进一步提升了翻译质量。

🎯 应用场景

X-ALMA的潜在应用领域包括机器翻译、跨语言信息检索、多语言对话系统等。该研究的实际价值在于提升了多语言翻译的质量，尤其是在中低资源语言方面，有助于促进全球范围内的信息交流和文化传播。未来，X-ALMA可以应用于各种需要多语言支持的场景，例如国际会议、在线教育、跨境电商等。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have achieved remarkable success across various NLP tasks with a focus on English due to English-centric pre-training and limited multilingual data. In this work, we focus on the problem of translation, and while some multilingual LLMs claim to support for hundreds of languages, models often fail to provide high-quality responses for mid- and low-resource languages, leading to imbalanced performance heavily skewed in favor of high-resource languages. We introduce X-ALMA, a model designed to ensure top-tier performance across 50 diverse languages, regardless of their resource levels. X-ALMA surpasses state-of-the-art open-source multilingual LLMs, such as Aya-101 and Aya-23, in every single translation direction on the FLORES-200 and WMT'23 test datasets according to COMET-22. This is achieved by plug-and-play language-specific module architecture to prevent language conflicts during training and a carefully designed training regimen with novel optimization methods to maximize the translation performance. After the final stage of training regimen, our proposed Adaptive Rejection Preference Optimization (ARPO) surpasses existing preference optimization methods in translation tasks.