BayLing 2: A Multilingual Large Language Model with Efficient Language Alignment

📄 arXiv: 2411.16300v3 📥 PDF

作者: Shaolei Zhang, Kehao Zhang, Qingkai Fang, Shoutao Guo, Yan Zhou, Xiaodong Liu, Yang Feng

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-11-25 (更新: 2024-12-19)

备注: BayLing 2's online demo: http://nlp.ict.ac.cn/bayling/demo. BayLing 2's code and models: https://github.com/ictnlp/BayLing

💡 一句话要点

BayLing 2：通过高效语言对齐增强多语言大语言模型能力

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

关键词: 多语言大语言模型 语言对齐 指令微调 低资源语言 知识迁移

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型的多语言能力不足，尤其是在低资源语言上，限制了其在全球范围内的应用。
  2. BayLing 2 通过构建包含高低资源语言的指令数据集，并进行指令微调，实现语言间的知识和能力迁移。
  3. 实验结果表明，BayLing 2 在多语言翻译和知识理解方面，显著提升了低资源语言的性能，同时保持了高资源语言的性能。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）凭借其强大的生成能力和广泛的知识，在日常生活的各种任务中发挥着重要作用。然而，这些能力主要集中在高资源语言中，而低资源语言的生成能力较弱，知识也相对有限。因此，增强LLM的多语言能力对于服务全球100多个语言社区至关重要。一个直观的方法是为各种语言构建指令数据，但为100多种语言构建指令数据的成本过高。本文介绍了BayLing 2，它通过语言对齐有效地将生成能力和知识从高资源语言转移到低资源语言。为了实现这一目标，我们构建了一个包含320万条指令的数据集，包括高资源语言指令（中文和英文）以及100多种语言的跨语言指令，并基于该数据集进行了指令微调，以促进语言之间的能力转移。我们以Llama为基础模型，开发了BayLing-2-7B、BayLing-2-13B和BayLing-2-8B，并对BayLing进行了全面评估。对于100多种语言的机器翻译，BayLing表现出优于同等规模开源模型的性能。对于多语言知识和理解基准测试，BayLing在20多种低资源语言中取得了显著的改进，证明了其从高资源语言到低资源语言的有效知识转移能力。此外，在英语基准测试上的结果表明，BayLing在增强低资源语言性能的同时，保持了高资源语言的高性能。BayLing的演示、主页、代码和模型均已发布。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型在多语言环境下的表现参差不齐，尤其是在低资源语言上，其生成能力和知识储备远不如高资源语言。直接为大量低资源语言构建高质量的指令数据集成本高昂，难以实现。因此，如何有效地将高资源语言的知识和能力迁移到低资源语言，是当前多语言大语言模型面临的关键问题。

核心思路：BayLing 2 的核心思路是通过语言对齐，实现高资源语言到低资源语言的知识和能力迁移。具体来说，它利用跨语言指令数据集，通过指令微调的方式，使模型能够理解和生成多种语言的文本，从而提升低资源语言的性能。这种方法避免了为每种语言单独构建数据集的巨大成本，提高了训练效率。

技术框架：BayLing 2 的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 构建包含高资源语言（中文和英文）和100多种语言的跨语言指令数据集；2) 选择 Llama 作为基础模型；3) 使用构建的数据集对 Llama 模型进行指令微调；4) 对训练后的模型进行多语言翻译、知识理解等方面的评估。

关键创新：BayLing 2 的关键创新在于其高效的语言对齐方法，它通过构建跨语言指令数据集，并利用指令微调技术，实现了知识和能力在不同语言之间的有效迁移。与传统的为每种语言单独训练模型的方法相比，BayLing 2 显著降低了训练成本，并提高了低资源语言的性能。

关键设计：BayLing 2 的关键设计包括：1) 构建了包含320万条指令的跨语言数据集，覆盖了100多种语言；2) 选择了 Llama 作为基础模型，利用其强大的生成能力；3) 使用指令微调技术，使模型能够理解和生成多种语言的文本；4) 针对不同的任务，设计了相应的评估指标，以全面评估模型的多语言能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

BayLing 2 在多语言翻译任务中，表现优于同等规模的开源模型。在多语言知识和理解基准测试中，BayLing 2 在20多种低资源语言上取得了显著的性能提升，证明了其有效的知识迁移能力。同时，在英语基准测试中，BayLing 2 保持了高性能，表明其在提升低资源语言性能的同时，没有牺牲高资源语言的性能。

🎯 应用场景

BayLing 2 的潜在应用领域包括：多语言机器翻译、跨语言信息检索、多语言对话系统、全球化客户服务等。该研究的实际价值在于提升了低资源语言的自然语言处理能力，促进了不同语言之间的交流和理解。未来，BayLing 2 有望应用于更广泛的领域，例如教育、医疗、金融等，为全球用户提供更加便捷和高效的服务。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs), with their powerful generative capabilities and vast knowledge, empower various tasks in everyday life. However, these abilities are primarily concentrated in high-resource languages, leaving low-resource languages with weaker generative capabilities and relatively limited knowledge. Enhancing the multilingual capabilities of LLMs is therefore crucial for serving over 100 linguistic communities worldwide. An intuitive approach to enhance the multilingual capabilities would be to construct instruction data for various languages, but constructing instruction data for over 100 languages is prohibitively costly. In this paper, we introduce BayLing 2, which efficiently transfers generative capabilities and knowledge from high-resource languages to low-resource languages through language alignment. To achieve this, we constructed a dataset of 3.2 million instructions, comprising high-resource language instructions (Chinese and English) and cross-lingual instructions for 100+ languages and performed instruction tuning based on the dataset to facilitate the capability transfer between languages. Using Llama as the foundation model, we developed BayLing-2-7B, BayLing-2-13B, and BayLing-2-8B, and conducted a comprehensive evaluation of BayLing. For multilingual translation across 100+ languages, BayLing shows superior performance compared to open-source models of similar scale. For multilingual knowledge and understanding benchmarks, BayLing achieves significant improvements across over 20 low-resource languages, demonstrating its capability of effective knowledge transfer from high-resource to low-resource languages. Furthermore, results on English benchmarks indicate that BayLing maintains high performance in highresource languages while enhancing the performance in low-resource languages. Demo, homepage, code and models of BayLing are available.