MERaLiON-TextLLM: Cross-Lingual Understanding of Large Language Models in Chinese, Indonesian, Malay, and Singlish

📄 arXiv: 2501.08335v3 📥 PDF

作者: Xin Huang, Tarun Kumar Vangani, Minh Duc Pham, Xunlong Zou, Bin Wang, Zhengyuan Liu, Ai Ti Aw

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-12-21 (更新: 2025-01-22)

💡 一句话要点

MERaLiON-TextLLM：提升中文、印尼语、马来语和Singlish的LLM跨语言理解能力

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

关键词: 多语言模型 大型语言模型 持续预训练 权重合并 跨语言理解 中文 印尼语 马来语

📋 核心要点

  1. 多语言LLM在资源匮乏语言上表现不佳，跨语言能力有待提升。
  2. MERaLiON-TextLLM通过持续预训练和权重合并，优化特定语言的理解和生成。
  3. 实验表明，该模型在中文、印尼语、马来语和Singlish基准测试中超越Llama-3。

📝 摘要（中文）

多语言大型语言模型（MLLM）在多种语言中展现了令人印象深刻的能力。然而，不同语系之间的效果可能差异很大，特别是对于那些语言资源有限的语系。本报告介绍了MERaLiON-TextLLM，这是一系列专门为提高中文、印尼语、马来语和Singlish的理解和生成能力而定制的开源语言模型。初始发布的模型基于Llama-3-8B-Base，并通过精心设计的持续预训练和权重合并过程进行改进。我们的方法在这些语言的基准测试中实现了性能提升，超过了官方Llama-3模型的能力。我们提供模型检查点作为资源，以支持跨语言理解的进一步研究和开发。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多语言大型语言模型（MLLM）在特定语言，特别是中文、印尼语、马来语和Singlish等资源相对匮乏的语言上的性能瓶颈问题。现有方法在这些语言上的表现与在英语等资源丰富的语言上相比存在显著差距，限制了MLLM在这些地区的实际应用。

核心思路：论文的核心思路是基于一个强大的预训练语言模型（Llama-3-8B-Base），通过持续的预训练和权重合并技术，使模型更好地适应目标语言的特性。这种方法旨在通过在特定语言数据上进行微调，增强模型对这些语言的理解和生成能力。权重合并则允许模型融合多个针对不同语言或任务训练的模型，从而提高整体性能。

技术框架：MERaLiON-TextLLM的构建流程主要包括以下几个阶段：1) 选择Llama-3-8B-Base作为基础模型。2) 收集并清洗中文、印尼语、马来语和Singlish的语料数据。3) 在收集的数据上对基础模型进行持续预训练，使其更好地适应目标语言的特性。4) 使用权重合并技术，将多个在不同数据集或任务上训练的模型进行融合，以提高整体性能。5) 在特定任务的基准测试上评估模型的性能。

关键创新：该论文的关键创新在于针对特定语言（中文、印尼语、马来语和Singlish）定制化地进行持续预训练和权重合并。与直接使用通用MLLM相比，这种方法能够更有效地利用特定语言的数据，从而提高模型在这些语言上的性能。此外，权重合并技术也允许模型融合多个针对不同语言或任务训练的模型，进一步提升整体性能。

关键设计：论文中关键的设计细节包括：1) 语料数据的选择和清洗策略，确保训练数据的质量和多样性。2) 持续预训练的学习率、batch size等超参数的设置，以及训练轮数的选择。3) 权重合并的具体方法，例如加权平均或更复杂的模型融合技术。4) 评估指标的选择，以及基准测试数据集的构建。

📊 实验亮点

MERaLiON-TextLLM在中文、印尼语、马来语和Singlish的基准测试中取得了显著的性能提升，超越了官方Llama-3模型。具体性能数据未在摘要中给出，但强调了在这些语言上的优越性。该模型为跨语言理解研究提供了一个有价值的开源资源。

🎯 应用场景

MERaLiON-TextLLM在多个领域具有广泛的应用前景，包括但不限于：多语言机器翻译、跨语言信息检索、多语言内容生成、社交媒体情感分析、以及面向特定语言人群的智能客服。该模型能够提升在中文、印尼语、马来语和Singlish等语言环境下的自然语言处理任务的性能，促进这些语言的数字化发展和文化交流。

📄 摘要（原文）

Multilingual large language models (MLLMs) have shown impressive capabilities across a variety of languages. However, efficacy can differ greatly between different language families, especially for those with limited linguistic resources. This report presents MERaLiON-TextLLM, a series of open-source language models specifically tailored to improve understanding and generation in Chinese, Indonesian, Malay, and Singlish. The initial released model is built on Llama-3-8B-Base and refined through a meticulously crafted process of continued pre-training and weight merging. Our approach achieves performance improvements across benchmarks in these languages, exceeding the capabilities of the official Llama-3 models. We provide the model checkpoints as a resource to support further research and development in cross-lingual language understanding.