PolyPrompt: Automating Knowledge Extraction from Multilingual Language Models with Dynamic Prompt Generation
作者: Nathan Roll
分类: cs.CL, cs.LG
发布日期: 2025-02-27 (更新: 2025-06-02)
备注: 6 pages, 2 figures
💡 一句话要点
PolyPrompt：通过动态Prompt生成，自动化多语言模型中的知识提取。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多语言模型 Prompt工程 知识提取 参数高效 动态Prompt 梯度搜索 语言识别
📋 核心要点
- 现有大型语言模型在多语言环境下的性能不一致，尤其是在非英语语种上表现欠佳。
- PolyPrompt通过为每种语言学习特定的触发词，动态地调整Prompt，从而提升模型的多语言能力。
- 实验表明，PolyPrompt在多种语言的MMLU基准测试中，显著优于传统方法，准确率提升明显。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）在英语基准测试中表现出越来越令人印象深刻的成绩，但它们在多语言环境下的性能表现仍然不一致。为了解决这个问题，我们引入了PolyPrompt，这是一个新颖的、参数高效的框架，用于增强LLMs的多语言能力。我们的方法通过基于梯度的搜索，为每种语言学习一组触发词（trigger tokens），识别输入查询的语言，并选择相应的触发词，在推理过程中将其添加到prompt的前面。我们在两个约10亿参数的模型上进行了实验，并在全球MMLU基准测试中，对15种类型学和资源多样的语言进行了评估，结果表明，与朴素基线和翻译流水线基线相比，准确率提高了3.7%-19.9%。
🔬 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，尤其是在资源匮乏或者语言结构差异较大的语种上，性能会显著下降。直接使用翻译流水线或者简单的prompt方法无法充分激发模型在这些语言上的潜力，导致知识提取的准确性受到限制。
核心思路：PolyPrompt的核心思路是为每种语言学习一组特定的“触发词”（trigger tokens），这些触发词能够引导模型更好地理解和处理该语言的输入。通过在prompt中加入这些触发词，可以有效地激活模型中与该语言相关的知识，从而提高知识提取的准确性。这种方法避免了对模型参数进行大规模的调整，实现了参数高效的多语言能力提升。
技术框架：PolyPrompt框架主要包含以下几个阶段：1) 语言识别：确定输入查询的语言。2) 触发词选择：根据识别出的语言，选择对应的触发词集合。3) Prompt构建：将选定的触发词添加到原始prompt的前面，构建新的prompt。4) 推理：将构建好的prompt输入到大型语言模型中进行推理，得到最终的输出结果。触发词的学习过程通过梯度下降进行优化，目标是最大化模型在目标语言上的性能。
关键创新：PolyPrompt的关键创新在于动态prompt生成，它不再依赖于人工设计的prompt模板，而是通过学习的方式自动生成针对特定语言的prompt。这种方法能够更好地适应不同语言的特点，从而提高模型在多语言环境下的泛化能力。与传统的微调方法相比，PolyPrompt只需要学习少量的触发词，大大降低了计算成本。
关键设计：触发词的学习过程使用基于梯度的搜索算法，目标是找到一组能够最大化模型在目标语言上的性能的触发词。具体来说，可以使用交叉熵损失函数来衡量模型的预测结果与真实标签之间的差异，并通过梯度下降算法来更新触发词的嵌入向量。为了避免触发词对原始模型造成过大的干扰，可以设置一个正则化项来约束触发词的嵌入向量的变化幅度。此外，语言识别模块可以使用现成的语言识别工具包，例如langdetect。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
PolyPrompt在MMLU基准测试的15种语言上进行了评估，实验结果表明，与朴素基线相比，准确率平均提升了3.7%-19.9%。在一些资源匮乏的语言上，提升幅度更为显著。此外，PolyPrompt的参数效率很高，只需要学习少量的触发词，即可实现显著的性能提升。这些结果表明，PolyPrompt是一种有效且高效的多语言能力增强方法。
🎯 应用场景
PolyPrompt具有广泛的应用前景，可以应用于多语言信息检索、多语言机器翻译、跨语言知识图谱构建等领域。该方法能够有效提升大型语言模型在多语言环境下的性能，从而为全球用户提供更加准确和高效的自然语言处理服务。未来，PolyPrompt还可以与其他技术相结合，例如主动学习、元学习等，进一步提升模型的泛化能力和适应性。
📄 摘要（原文）
Large language models (LLMs) showcase increasingly impressive English benchmark scores, however their performance profiles remain inconsistent across multilingual settings. To address this gap, we introduce PolyPrompt, a novel, parameter-efficient framework for enhancing the multilingual capabilities of LLMs. Our method learns a set of trigger tokens for each language through a gradient-based search, identifying the input query's language and selecting the corresponding trigger tokens which are prepended to the prompt during inference. We perform experiments on two ~1 billion parameter models, with evaluations on the global MMLU benchmark across fifteen typologically and resource diverse languages, demonstrating accuracy gains of 3.7%-19.9% compared to naive and translation-pipeline baselines.