CHAI for LLMs: Improving Code-Mixed Translation in Large Language Models through Reinforcement Learning with AI Feedback

📄 arXiv: 2411.09073v3 📥 PDF

作者: Wenbo Zhang, Aditya Majumdar, Amulya Yadav

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-11-13 (更新: 2025-07-09)

备注: full draft v2: 8 pages, 3 figures

💡 一句话要点

提出CHAI框架，利用AI反馈强化学习提升LLM在混合代码翻译中的性能

🎯 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: 混合代码翻译 大型语言模型 AI反馈强化学习 多语言处理 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有LLM在处理混合代码语言翻译任务时表现不佳，缺乏有效提升其能力的方案。
  2. CHAI框架利用LLM自身能力生成偏好数据，通过AI反馈强化学习提升模型性能。
  3. 实验表明，CHAI框架驱动的LLM在混合代码翻译任务中显著优于现有开源LLM。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLM)在各种NLP任务中表现出卓越的能力，但在混合代码语言理解方面存在困难。例如，先前对多语言LLM在混合代码翻译任务中的性能进行基准测试的工作表明，当前最先进的多语言LLM在处理混合代码语言方面效果不佳。然而，如何提高多语言LLM处理混合代码语言的能力的问题尚未受到关注。本文通过提出CHAI，一种用于提高多语言LLM处理混合代码语言能力的新型通用框架，来解决这一研究空白。CHAI依赖于本文做出的三个新颖贡献。首先，我们探索了LLM为混合代码翻译任务提供准确注释的能力。其次，我们利用LLM作为注释器的能力，大规模生成混合代码翻译任务的偏好数据，然后将其用于基于AI反馈的强化学习(RLAIF)过程中，以提高LLM在混合代码任务中的能力。第三，我们跨各种真实世界数据集和设置进行了严格的实验评估。我们的分析表明，在混合代码翻译任务中，由人类注释者裁定的胜率方面，CHAI驱动的LLM优于最先进的开源LLM 25.66%。这项工作代表了开发更具包容性的混合代码LLM的第一步。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在混合代码（code-mixed）翻译任务中表现不佳的问题。现有的多语言LLM在处理混合代码语言时效果不佳，缺乏有效的方法来提升其在该领域的性能。这限制了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LLM自身的能力来改善其在混合代码翻译任务中的表现。具体来说，利用LLM作为注释器，生成高质量的偏好数据，然后使用这些数据通过基于AI反馈的强化学习（RLAIF）来微调LLM。这种方法避免了人工标注的成本和局限性。

技术框架：CHAI框架包含以下几个主要阶段：1) 利用LLM生成混合代码翻译的候选结果；2) 使用LLM作为注释器，对这些候选结果进行排序和偏好标注；3) 使用标注好的偏好数据，通过强化学习算法（例如PPO）来训练LLM，使其更倾向于生成高质量的混合代码翻译结果。

关键创新：该论文的关键创新在于利用LLM自身作为注释器来生成偏好数据，从而避免了人工标注的瓶颈。这种方法不仅降低了成本，还能够利用LLM的知识来生成更准确的偏好信息。此外，将RLAIF应用于混合代码翻译任务也是一个创新点。

关键设计：论文中使用了PPO（Proximal Policy Optimization）算法作为强化学习的训练方法。具体的技术细节包括：如何设计奖励函数来反映翻译质量，如何选择合适的prompt来引导LLM进行注释，以及如何调整PPO算法的超参数以获得最佳性能。此外，论文还详细描述了用于评估模型性能的指标和数据集。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CHAI框架能够显著提升LLM在混合代码翻译任务中的性能。具体来说，CHAI驱动的LLM在人类评估的胜率方面，比最先进的开源LLM高出25.66%。这一结果表明，利用AI反馈强化学习是一种有效提升LLM在特定领域性能的方法。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要处理混合代码语言的场景，例如社交媒体分析、多语言客服、跨文化交流等。通过提升LLM在混合代码翻译方面的能力，可以更好地服务于全球用户，促进不同语言和文化之间的交流与理解。未来，该技术有望应用于更复杂的混合语言环境，例如语音识别和机器翻译。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities across various NLP tasks but struggle with code-mixed (or code-switched) language understanding. For example, prior work benchmarking the performance of multilingual LLMs on code-mixed translation tasks has demonstrated that current state-of-the-art multilingual LLMs are ineffective in dealing with code-mixed languages. However, the question of how to improve the capability of multilingual LLMs to handle code-mixed language has not received any attention to date. In this paper, we tackle this research gap by proposing CHAI, a novel general-purpose framework for improving the ability of multilingual LLMs to handle code-mixed languages. CHAI relies on three novel contributions made in this paper. First, we explore the ability of LLMs to provide accurate annotations for code-mixed translation tasks. Second, we leverage this ability of LLMs as annotators to generate preference data for code-mixed translation tasks at scale, which are then used within a reinforcement learning from AI feedback (RLAIF) procedure to improve LLMs' capability on code-mixed tasks. Third, we conduct a rigorous experimental evaluation across various real-world datasets and settings. Our analysis shows that CHAI-powered LLMs outperform state-of-the-art open-source LLMs by 25.66% (in terms of win rate adjudicated by human annotators) in code-mixed translation tasks. This work represents a first step towards developing more inclusive code-mixed LLMs.