Language Imbalance Driven Rewarding for Multilingual Self-improving
作者: Wen Yang, Junhong Wu, Chen Wang, Chengqing Zong, Jiajun Zhang
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2024-10-11 (更新: 2025-02-26)
备注: Camera ready version for ICLR 2025
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出语言不平衡驱动的奖励机制，用于多语言大模型的自提升。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多语言学习 语言不平衡 自提升 奖励机制 DPO训练
📋 核心要点
- 现有大语言模型在多语言能力上存在显著不平衡，少数强势语言受益较多，而弱势语言表现欠佳。
- 利用语言间的天然不平衡作为奖励信号，通过迭代训练，提升模型在弱势语言上的性能。
- 实验表明，该方法不仅提升了弱势语言的性能，也增强了强势语言的能力，实现了多语言性能的持续改进。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）在众多任务中取得了最先进的性能。然而，这些进步主要惠及了英语和汉语等“一流”语言，而许多其他语言的代表性不足。这种不平衡在限制更广泛应用的同时，也产生了语言之间的自然偏好排序，为以自提升的方式引导LLM的多语言能力提供了机会。因此，我们提出了一种“语言不平衡驱动的奖励”机制，其中LLM中主要语言和非主要语言之间固有的不平衡被用作奖励信号。迭代的DPO训练表明，这种方法不仅提高了LLM在非主要语言中的性能，而且提高了主要语言的能力，从而产生迭代的奖励信号。通过对Meta-Llama-3-8B-Instruct进行两次迭代的微调，在指令跟随和算术推理任务中实现了多语言性能的持续改进，X-AlpacaEval排行榜上的平均胜率提高了7.46%，MGSM基准测试的准确率提高了13.9%。这项工作是一项初步探索，为LLM的多语言自提升铺平了道路。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型在多语言场景下，由于训练数据分布不均导致的语言能力不平衡问题。现有方法通常平等对待所有语言，忽略了语言之间的固有差异，导致模型在资源匮乏的语言上表现不佳。这种不平衡限制了LLM在更广泛的语言环境中的应用。
核心思路：论文的核心思路是利用语言之间的不平衡作为一种天然的奖励信号。具体来说，模型在强势语言上的表现可以作为弱势语言学习的指导，通过迭代训练，逐步提升模型在弱势语言上的能力。这种自提升的过程依赖于语言间的相互促进，而非孤立地优化单一语言。
技术框架：整体框架包含以下几个主要阶段：1) 数据准备：构建包含多种语言的指令跟随和算术推理数据集。2) 初始模型：使用Meta-Llama-3-8B-Instruct作为初始模型。3) 奖励信号生成：基于模型在不同语言上的表现，计算奖励信号，奖励信号与语言不平衡程度相关。4) 迭代DPO训练：使用Direct Preference Optimization (DPO) 算法，根据奖励信号对模型进行微调。5) 评估：在X-AlpacaEval和MGSM基准测试上评估模型的多语言性能。
关键创新：最重要的技术创新点在于将语言不平衡作为一种奖励信号，并将其应用于模型的迭代训练过程中。与传统的平等对待所有语言的方法不同，该方法充分利用了语言间的差异，实现了更有效的多语言学习。这种自提升的机制使得模型能够不断地改进自身的多语言能力。
关键设计：论文使用Direct Preference Optimization (DPO) 作为微调算法，DPO算法直接优化策略，避免了生成奖励模型的复杂性。奖励信号的设计与语言不平衡程度相关，具体形式未知。迭代训练的次数设置为两次，实验结果表明两次迭代能够带来显著的性能提升。Meta-Llama-3-8B-Instruct作为基础模型，其参数规模和架构对最终性能有重要影响。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，经过两次迭代的微调，模型在X-AlpacaEval排行榜上的平均胜率提高了7.46%，在MGSM基准测试上的准确率提高了13.9%。这些数据表明，该方法能够有效地提升LLM的多语言性能，并在指令跟随和算术推理等任务上取得显著的改进。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于多语言智能客服、机器翻译、跨语言信息检索等领域。通过提升LLM在多种语言上的性能，可以更好地服务于全球用户，促进不同语言文化之间的交流与理解。未来，该方法有望推广到更多语言和任务中，实现更加普惠的人工智能。
📄 摘要（原文）
Large Language Models (LLMs) have achieved state-of-the-art performance across numerous tasks. However, these advancements have predominantly benefited "first-class" languages such as English and Chinese, leaving many other languages underrepresented. This imbalance, while limiting broader applications, generates a natural preference ranking between languages, offering an opportunity to bootstrap the multilingual capabilities of LLM in a self-improving manner. Thus, we propose $\textit{Language Imbalance Driven Rewarding}$, where the inherent imbalance between dominant and non-dominant languages within LLMs is leveraged as a reward signal. Iterative DPO training demonstrates that this approach not only enhances LLM performance in non-dominant languages but also improves the dominant language's capacity, thereby yielding an iterative reward signal. Fine-tuning Meta-Llama-3-8B-Instruct over two iterations of this approach results in continuous improvements in multilingual performance across instruction-following and arithmetic reasoning tasks, evidenced by an average improvement of 7.46% win rate on the X-AlpacaEval leaderboard and 13.9% accuracy on the MGSM benchmark. This work serves as an initial exploration, paving the way for multilingual self-improvement of LLMs. The code is available at https://github.com/ZNLP/Language-Imbalance-Driven-Rewarding