Low-Resource Dialect Adaptation of Large Language Models: A French Dialect Case-Study

📄 arXiv: 2510.22747v1 📥 PDF

作者: Eeham Khan, Firas Saidani, Owen Van Esbroeck, Richard Khoury, Leila Kosseim

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-10-26

备注: Submitted to LREC 2026

💡 一句话要点

提出低资源方言自适应方法，利用参数高效微调提升LLM在魁北克法语上的性能

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

关键词: 低资源语言 方言自适应 大型语言模型 持续预训练 参数高效微调

📋 核心要点

  1. 大型语言模型在资源丰富的语言上表现出色，但在低资源方言上的能力有限，面临数据稀缺的挑战。
  2. 论文提出使用持续预训练（CPT）和参数高效微调（PEFT）方法，在有限的计算资源下，将LLM适配到低资源方言。
  3. 实验表明，该方法在魁北克法语方言上取得了显著的性能提升，同时对标准法语的性能影响很小，证明了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文研究了在数据和计算资源有限的情况下，使用持续预训练（CPT）进行方言学习的方法。通过低秩自适应（LoRA）和计算高效的持续预训练，我们将三个大型语言模型（LLM）适配到魁北克法语方言，并使用COLE套件进行基准测试。实验表明，在更新不到1%的模型参数的情况下，该方法在少数方言基准测试中取得了改进，同时对标准语言基准测试的性能影响很小。结果分析表明，性能提升高度依赖于语料库的组成。这些发现表明，使用参数高效微调（PEFT）的CPT可以通过经济高效且可持续的语言资源创建来缩小方言差距，从而扩展高质量LLM对少数语言社区的访问。我们已在HuggingFace上发布了首批魁北克法语LLM。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型在低资源方言上的性能不足问题。现有方法通常需要大量的训练数据和计算资源，这对于资源匮乏的方言来说是不可行的。因此，如何利用有限的资源，有效地将LLM适配到低资源方言，是一个重要的挑战。

核心思路：论文的核心思路是利用持续预训练（CPT）和参数高效微调（PEFT）技术，在少量方言数据上对LLM进行微调。CPT允许模型在已有的知识基础上学习新的语言特征，而PEFT技术（如LoRA）则通过只更新少量参数来降低计算成本，并避免过拟合。

技术框架：整体框架包括以下几个步骤：1) 选择一个预训练的LLM作为基础模型；2) 收集少量的目标方言数据；3) 使用LoRA等PEFT技术，在方言数据上对LLM进行持续预训练；4) 在方言相关的下游任务上对模型进行评估。

关键创新：论文的关键创新在于将CPT和PEFT技术结合起来，用于低资源方言的自适应。这种方法能够在数据和计算资源有限的情况下，有效地提升LLM在方言上的性能。此外，论文还对语料库的组成进行了分析，揭示了语料库质量对模型性能的影响。

关键设计：论文使用了LoRA作为PEFT技术，通过引入低秩矩阵来更新模型参数。具体来说，LoRA将原始权重矩阵分解为两个低秩矩阵的乘积，并在训练过程中只更新这两个低秩矩阵。这种方法可以显著减少需要训练的参数数量，从而降低计算成本并避免过拟合。论文还仔细选择了持续预训练的语料库，并对语料库的组成进行了分析。

🖼️ 关键图片

fig_0

📊 实验亮点

实验结果表明，使用CPT和LoRA等PEFT技术，可以在更新不到1%的模型参数的情况下，显著提升LLM在魁北克法语方言上的性能。具体而言，在COLE基准测试中，该方法在方言相关任务上取得了明显的改进，同时对标准法语的性能影响很小。这些结果证明了该方法在低资源方言自适应方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种低资源语言和方言的LLM开发，例如少数民族语言、地方方言等。通过低成本的方言适配，可以提升LLM在这些语言上的应用效果，促进语言多样性和文化传承。此外，该方法还可以用于个性化语言模型的构建，例如针对特定行业或领域的语言模型。

📄 摘要（原文）

Despite the widespread adoption of large language models (LLMs), their strongest capabilities remain largely confined to a small number of high-resource languages for which there is abundant training data. Recently, continual pre-training (CPT) has emerged as a means to fine-tune these models to low-resource regional dialects. In this paper, we study the use of CPT for dialect learning under tight data and compute budgets. Using low-rank adaptation (LoRA) and compute-efficient continual pre-training, we adapt three LLMs to the Québec French dialect using a very small dataset and benchmark them on the COLE suite. Our experiments demonstrate an improvement on the minority dialect benchmarks with minimal regression on the prestige language benchmarks with under 1% of model parameters updated. Analysis of the results demonstrate that gains are highly contingent on corpus composition. These findings indicate that CPT with parameter-efficient fine-tuning (PEFT) can narrow the dialect gap by providing cost-effective and sustainable language resource creation, expanding high-quality LLM access to minority linguistic communities. We release the first Québec French LLMs on HuggingFace.