Exploring Data and Parameter Efficient Strategies for Arabic Dialect Identifications

📄 arXiv: 2509.13775v2 📥 PDF

作者: Vani Kanjirangat, Ljiljana Dolamic, Fabio Rinaldi

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-09-17 (更新: 2025-09-18)

备注: 4 main pages, 4 additional, 5 figures

💡 一句话要点

探索数据与参数高效的阿拉伯语方言识别策略

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

关键词: 阿拉伯语方言识别 参数高效微调 软提示 LoRA 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在零样本或少样本场景下，难以有效区分阿拉伯语方言的细微差别，限制了其应用。
  2. 论文探索软提示（如Prefix-tuning）和LoRA等参数高效微调方法，旨在提升模型在有限数据下的方言识别性能。
  3. 实验表明，软提示编码器模型优于零/少样本LLM，而LoRA微调模型性能最佳，甚至超越了全参数微调。

📝 摘要（中文）

本文探讨了用于阿拉伯语方言识别（ADI）的不同数据高效和参数高效方法。具体而言，我们研究了各种软提示策略，包括prefix-tuning、prompt-tuning、P-tuning和P-tuning V2，以及LoRA重参数化。对于数据高效策略，我们分析了使用零样本和少样本推断的硬提示，以分析大型语言模型（LLM）的方言识别能力。对于参数高效的PEFT方法，我们使用阿拉伯语特定的编码器模型在几个主要数据集上进行了实验。我们还分析了开源解码器模型、通用多语言模型（Phi-3.5）和阿拉伯语专用模型（SILMA）上的n-shot推断。我们观察到，LLM通常难以区分少样本或零样本设置中的方言细微差别。软提示编码器变体表现更好，而基于LoRA的微调模型表现最佳，甚至超过了完全微调。

🔬 方法详解

问题定义：阿拉伯语方言识别（ADI）旨在自动识别给定文本属于哪种阿拉伯语方言。现有方法，特别是基于大型语言模型（LLM）的方法，在数据稀缺的情况下表现不佳，难以捕捉不同方言之间的细微差别。全参数微调成本高昂，且容易过拟合。

核心思路：论文的核心思路是探索参数高效微调（PEFT）方法，如软提示和LoRA，以在有限数据下提升ADI的性能。这些方法通过仅微调少量参数，同时保持预训练模型的知识，从而降低计算成本并提高泛化能力。

技术框架：整体框架包括以下几个阶段：1) 使用硬提示的零样本和少样本推断，评估LLM的方言识别能力。2) 应用软提示策略（prefix-tuning、prompt-tuning、P-tuning、P-tuning V2）微调编码器模型。3) 使用LoRA重参数化微调模型。4) 在多个阿拉伯语方言数据集上评估不同方法的性能。

关键创新：论文的关键创新在于系统性地比较和分析了多种数据高效和参数高效的ADI策略，特别是在阿拉伯语特定模型上的应用。LoRA微调方法在ADI任务上表现出优异的性能，甚至超越了全参数微调，这表明了其在资源受限场景下的潜力。

关键设计：论文使用了多种软提示技术，如Prefix-tuning，通过在输入前添加可学习的向量来引导模型。LoRA通过引入低秩矩阵来近似权重更新，从而减少了需要训练的参数数量。实验中使用了阿拉伯语特定的编码器模型和多个阿拉伯语方言数据集，并评估了不同n-shot设置下的性能。

📊 实验亮点

实验结果表明，基于LoRA的微调模型在阿拉伯语方言识别任务中表现最佳，甚至超越了全参数微调。这验证了参数高效微调方法在资源受限场景下的有效性。此外，研究还发现，软提示编码器变体优于零/少样本LLM，为未来的研究方向提供了启示。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动客服、社交媒体内容分析、舆情监控等领域，提升阿拉伯语自然语言处理系统的智能化水平。通过高效的方言识别，可以更好地理解用户意图，提供个性化服务，并有效应对网络安全挑战。未来，该技术有望促进跨文化交流和信息传播。

📄 摘要（原文）

This paper discusses our exploration of different data-efficient and parameter-efficient approaches to Arabic Dialect Identification (ADI). In particular, we investigate various soft-prompting strategies, including prefix-tuning, prompt-tuning, P-tuning, and P-tuning V2, as well as LoRA reparameterizations. For the data-efficient strategy, we analyze hard prompting with zero-shot and few-shot inferences to analyze the dialect identification capabilities of Large Language Models (LLMs). For the parameter-efficient PEFT approaches, we conducted our experiments using Arabic-specific encoder models on several major datasets. We also analyzed the n-shot inferences on open-source decoder-only models, a general multilingual model (Phi-3.5), and an Arabic-specific one(SILMA). We observed that the LLMs generally struggle to differentiate the dialectal nuances in the few-shot or zero-shot setups. The soft-prompted encoder variants perform better, while the LoRA-based fine-tuned models perform best, even surpassing full fine-tuning.