TALL -- A Trainable Architecture for Enhancing LLM Performance in Low-Resource Languages

📄 arXiv: 2506.05057v1 📥 PDF

作者: Moshe Ofer, Orel Zamler, Amos Azaria

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-06-05

💡 一句话要点

提出TALL以提升低资源语言的LLM性能

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

关键词: 低资源语言 大型语言模型 双语翻译 自然语言处理 模型优化 参数高效

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在低资源语言上表现不佳，主要由于缺乏足够的训练数据，导致模型无法有效捕捉语言特征。
  2. TALL通过将LLM与双语翻译模型结合，能够将低资源语言输入转化为高资源语言表示，从而提升模型性能。
  3. 实验结果显示，TALL在希伯来语任务上相较于基线方法有显著提升，验证了其有效性和实用性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在高资源语言中表现优异，但在低资源语言中由于训练数据有限而面临挑战。本文提出了TALL（可训练架构），将LLM与两个双语翻译模型相结合，能够将低资源输入转化为高资源表示，充分利用LLM的能力，同时通过维度对齐层和定制变换器保留语言特征。我们在希伯来语上的实验表明，TALL在多个基线方法上显著提升了性能，包括直接使用、简单翻译和微调方法。该架构采用参数高效策略，冻结预训练组件，仅训练轻量适配模块，实现计算效率与性能提升的平衡。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在低资源语言上的性能不足，现有方法往往无法有效利用有限的训练数据，导致模型效果不佳。

核心思路：TALL的核心思路是通过结合双语翻译模型，将低资源语言输入转化为高资源语言表示，从而增强LLM的表现。该设计旨在充分利用LLM的能力，同时保留语言特征。

技术框架：TALL的整体架构包括三个主要模块：首先是输入的低资源语言数据，其次是双语翻译模型用于转换，最后是LLM进行处理和生成高资源语言表示。

关键创新：TALL的主要创新在于其参数高效策略，通过冻结预训练组件，仅训练轻量适配模块，从而在保持计算效率的同时提升性能。与传统微调方法相比，TALL在参数使用上更为高效。

关键设计：在设计上，TALL采用了维度对齐层和定制变换器，以确保低资源语言和高资源语言之间的特征对齐，此外，损失函数的选择也经过精心设计，以优化模型的训练效果。

📊 实验亮点

在希伯来语的实验中，TALL相较于直接使用、简单翻译和微调方法，表现出显著的性能提升，具体提升幅度未知。这一结果表明，TALL在低资源语言处理中的有效性，为相关研究提供了新的思路。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括多语言翻译、跨语言信息检索和低资源语言的自然语言处理任务。通过提升低资源语言的模型性能，TALL有助于推动这些语言的数字化和信息获取，具有重要的社会价值和实际意义。未来，TALL的架构可以扩展到更多语言和任务，进一步提升其应用范围。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) excel in high-resource languages but struggle with low-resource languages due to limited training data. This paper presents TALL (Trainable Architecture for Enhancing LLM Performance in Low-Resource Languages), which integrates an LLM with two bilingual translation models. TALL transforms low-resource inputs into high-resource representations, leveraging the LLM's capabilities while preserving linguistic features through dimension alignment layers and custom transformers. Our experiments on Hebrew demonstrate significant improvements over several baselines, including direct use, naive translation, and fine-tuning approaches. The architecture employs a parameter-efficient strategy, freezing pre-trained components while training only lightweight adapter modules, balancing computational efficiency with performance gains.