Training Bilingual LMs with Data Constraints in the Targeted Language
作者: Skyler Seto, Maartje ter Hoeve, Richard He Bai, Natalie Schluter, David Grangier
分类: cs.CL, cs.LG
发布日期: 2024-11-20 (更新: 2025-02-06)
备注: 26 pages, 22 figures, 15 tables
💡 一句话要点
利用数据约束下的辅助语言提升目标语言大模型性能
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多语言模型 低资源语言 迁移学习 数据增强 预训练模型
📋 核心要点
- 高质量预训练数据稀缺是制约非英语语言大模型发展的关键瓶颈。
- 利用数据丰富的辅助语言，通过翻译或数据上采样等方法，提升目标语言模型性能。
- 实验表明，更强的辅助数据集能提升目标语言性能，且英语预训练数据集的进步可迁移至数据受限语言。
📝 摘要（中文）
当前扩展法则要求大型语言模型在海量网络数据上进行训练。由于高质量预训练数据的丰富性，英语在这方面取得了最大进展。然而，对于大多数其他语言来说，这种高质量的预训练数据是不可用的。本文研究了如何通过利用具有高质量数据的辅助语言的数据，来提升在目标语言中预训练模型性能，该目标语言缺乏训练高性能语言模型的足够预训练数据。我们通过量化在使用数据丰富的辅助语言进行训练与在目标语言中进行训练之间的性能差距，探索翻译系统的优势，研究当目标语言数据有限时模型扩展的局限性，并提出新的方法来对来自辅助语言的数据进行上采样。我们的结果表明，更强大的辅助数据集可以在不修改模型或训练目标的情况下，为相近语言带来性能提升，特别是，更丰富的信息的英语预训练数据集的开发所带来的性能提升可以扩展到数据有限的目标语言设置。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决目标语言（target language）预训练数据不足的问题。现有方法在训练目标语言的大型语言模型时，由于缺乏足够的高质量数据，导致模型性能受限。这与英语等数据资源丰富的语言形成了鲜明对比，限制了多语言模型在低资源语言上的表现。
核心思路：论文的核心思路是利用数据丰富的辅助语言（auxiliary language）来弥补目标语言数据的不足。通过将辅助语言的数据引入到目标语言模型的训练过程中，可以有效地提升模型在目标语言上的性能。这种方法基于一个假设，即不同语言之间存在一定的共性，因此从辅助语言学习到的知识可以迁移到目标语言。
技术框架：论文主要研究了以下几种方法： 1. 直接使用辅助语言数据训练：直接将辅助语言的数据加入到目标语言的训练集中。 2. 使用翻译系统：将辅助语言的数据翻译成目标语言，然后用于训练。 3. 数据上采样：对辅助语言的数据进行上采样，以增加其在训练集中的比例。 论文还研究了模型规模对性能的影响，以及不同语言之间的关系对迁移学习效果的影响。
关键创新：论文的关键创新在于系统性地研究了在数据受限情况下，如何利用辅助语言的数据来提升目标语言模型的性能。论文不仅提出了多种利用辅助语言数据的方法，还深入分析了这些方法的优缺点，以及适用场景。此外，论文还探讨了模型规模和语言关系等因素对迁移学习效果的影响，为未来的研究提供了重要的指导。
关键设计：论文中涉及的关键设计包括： 1. 数据选择策略：如何选择合适的辅助语言数据，以最大程度地提升目标语言模型的性能。 2. 翻译系统的选择：选择高质量的翻译系统，以保证翻译数据的质量。 3. 上采样策略：设计有效的上采样策略，以平衡不同语言的数据比例。 4. 模型架构：使用标准的Transformer架构，并针对多语言场景进行优化。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，使用更强大的辅助数据集（如英语）可以显著提升目标语言模型的性能，即使不修改模型结构或训练目标。例如，通过利用高质量的英语预训练数据，可以提升在数据受限的目标语言上的模型性能。此外，论文还发现，对于相近的语言，辅助数据集带来的性能提升更为明显。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于低资源语言的自然语言处理任务，例如机器翻译、文本摘要、情感分析等。通过利用数据丰富的语言资源，可以有效提升低资源语言模型的性能，从而促进多语言信息处理的发展。此外，该研究还可以为跨语言知识迁移提供新的思路，推动人工智能技术在更广泛的语言和文化背景下的应用。
📄 摘要（原文）
Large language models are trained on massive scrapes of the web, as required by current scaling laws. Most progress is made for English, given its abundance of high-quality pretraining data. For most other languages, however, such high quality pretraining data is unavailable. In this work, we study how to boost pretrained model performance in a target language with insufficient pretraining data for training a high performing language model, by enlisting data from an auxiliary language for which high quality data is available. We study this by quantifying the performance gap between training with data in a data-rich auxiliary language compared with training in the target language, exploring the benefits of translation systems, studying the limitations of model scaling when data is limited in the target languages, and proposing new methods for upsampling data from the auxiliary language. Our results show that stronger auxiliary datasets result in performance gains without modification to the model or training objective for close languages, and, in particular, that performance gains due to the development of more information-rich English pretraining datasets can extend to targeted language settings with limited data.