Estrategias de prompts en modelos de lenguaje para árabe

Los modelos de lenguaje grandes (LLMs) han demostrado habilidades impresionantes en muchas áreas, especialmente en tareas de procesamiento de lenguaje natural. Para obtener información útil de estos modelos, los prompts son esenciales. Los prompts son instrucciones en lenguaje natural que guían al modelo. La mayoría de los LLMs se entrenan utilizando varios contenidos digitales, incluyendo texto, imágenes y videos. Gracias a este entrenamiento, estos modelos funcionan mejor con idiomas que tienen muchos recursos, como el inglés, pero encuentran complicado trabajar con idiomas que son menos utilizados.

Dado que los prompts son vitales para entender lo que los LLMs pueden hacer, el idioma utilizado en los prompts es un área importante de investigación. Ha habido algunos estudios sobre este tema, pero se ha prestado mucho menos atención a los idiomas que tienen recursos medios a bajos. Este estudio examina diferentes estrategias de prompting, comparando específicamente el uso de prompts Nativos (el idioma del usuario) frente a prompts no nativos (otro idioma, como el inglés) en varias tareas de procesamiento de lenguaje natural utilizando conjuntos de datos árabes.

En total, el estudio involucró 197 experimentos utilizando tres LLMs diferentes en 12 conjuntos de datos árabes distintos, sumando alrededor de 9,700 puntos de datos. Los resultados sugieren que, en promedio, los prompts en un idioma no nativo funcionan mejor, seguidos de los prompts mixtos (que utilizan ambos idiomas), y luego los prompts nativos.

#La Importancia de la Ingeniería de Prompts

Los avances recientes en LLMs han cambiado la forma en que abordamos varias tareas de lenguaje. La ingeniería de prompts es crucial para obtener resultados precisos. Esto implica crear instrucciones que ayuden al modelo a entender qué tarea realizar. Tradicionalmente, los modelos se entrenaban para tomar una entrada y proporcionar una salida. Sin embargo, con los métodos basados en prompts, se aplica una función de prompt para transformar la entrada en un prompt. El modelo luego usa este prompt para generar la salida final.

Diseñar prompts cuidadosamente es esencial para ayudar al modelo a abordar varias tareas de lenguaje. Un buen prompt incluye instrucciones, contexto, indicadores de entrada y salida, todo destinado a guiar al modelo para producir las respuestas deseadas. Por ejemplo, técnicas como el few-shot prompting implican proporcionar al modelo unos pocos ejemplos para ayudar a mejorar su rendimiento. Otro enfoque es el prompting automático, donde se crean prompts basados en información aprendida.

Para evaluar qué tan bien pueden desempeñarse los LLMs en diferentes tareas, muchos esfuerzos se han centrado en evaluaciones que son multilingües (usando más de un idioma) y multitarea (manejando múltiples tareas a la vez), especialmente en inglés. Los estudios han mostrado que, si bien los LLMs sobresalen en tareas dominadas por el inglés, se necesita más trabajo para idiomas de bajos recursos como el árabe. Además, la investigación ha destacado que los modelos de lenguaje pueden mostrar diferentes niveles de sesgo y rendimiento al cambiar de idiomas con muchos recursos a idiomas con pocos recursos.

#Análisis de Contenido en Redes Sociales

Las redes sociales desempeñan un papel significativo en cómo difundimos y recibimos información. Las plataformas apoyan el periodismo ciudadano y aumentan la concienciación pública, pero también pueden difundir contenido dañino. Una década de investigación se ha centrado en identificar noticias falsas, desinformación y contenido que sea odioso o abusivo. Con el auge de los LLMs, se han hecho nuevos esfuerzos para evaluar cómo estos modelos se desempeñan en conjuntos de datos de redes sociales.

Este estudio tiene como objetivo contribuir al análisis del contenido en redes sociales y noticias al examinar cómo pueden diseñarse los prompts para detectar varios tipos de información. Un enfoque significativo está en cómo se pueden activar efectivamente los LLMs tanto en idiomas nativos como no nativos. La investigación incluye una variedad de tareas relacionadas con redes sociales y noticias, especialmente analizando contenido árabe.

#Tareas y Conjuntos de Datos

La investigación se centró en 11 tareas utilizando 12 conjuntos de datos diferentes. Algunas de las tareas clave incluyeron Detección de discursos de odio, detección de contenido para adultos, detección de spam, identificación de subjetividad, detección de propaganda, detección de valor de verificación, detección de factualidad, detección de afirmaciones, detección de contenido dañino y detección de atención. Estas tareas fueron seleccionadas para ayudar a analizar publicaciones en redes sociales y artículos de noticias en árabe.

Por ejemplo, la detección de discursos de odio implica identificar tweets que expresan odio hacia un grupo específico. La detección de contenido para adultos se centra en reconocer si el texto contiene material sensible. La detección de spam busca contenido engañoso, mientras que la identificación de subjetividad diferencia entre opiniones personales e información objetiva. La detección de propaganda tiene como objetivo revelar comunicados que buscan influir en la opinión pública.

#Configuración Experimental

Para los experimentos, se utilizaron tres modelos, cada uno con fortalezas únicas adecuadas para aplicaciones en árabe. Estos modelos incluyen un modelo multilingüe conocido, entrenado predominantemente en inglés, y un modelo centrado en árabe diseñado específicamente para el idioma árabe. Se utilizaron diferentes técnicas de prompting como zero-shot y few-shot prompting.

En el zero-shot prompting, se proporcionan prompts sin ejemplos previos. El modelo se basa únicamente en su conocimiento existente para generar respuestas. En el few-shot prompting, se proporciona un pequeño número de ejemplos para ayudar a mejorar el rendimiento. La elección de prompts varió entre nativos (árabe), no nativos (inglés) y prompts en lenguajes mixtos.

#Resumen de Resultados

Los hallazgos revelaron patrones interesantes con respecto a la efectividad de diferentes estrategias de prompting. En escenarios donde se proporcionaron pocos ejemplos, los prompts no nativos generalmente funcionaron mejor que los nativos. Los prompts mixtos también mostraron resultados prometedores, pero no fueron tan efectivos como los prompts no nativos.

En casos donde no había datos de entrenamiento previos disponibles, los prompts no nativos fueron particularmente útiles en todos los modelos. Para la mayoría de las tareas, GPT-4o, uno de los modelos probados, consistentemente superó a los demás, logrando los mejores resultados al utilizar técnicas de few-shot prompting.

Un patrón distintivo observado fue que los prompts nativos llevaron a un rendimiento inferior, especialmente con el modelo centrado en árabe, Jais-13b. A pesar de estar diseñado para el idioma árabe, Jais no funcionó tan bien con prompts nativos en comparación con los no nativos. Este resultado inesperado sugiere que incluso los modelos diseñados para idiomas específicos podrían beneficiarse de instrucciones en un idioma más dominante.

#Desafíos y Errores

El estudio señaló varios desafíos enfrentados por los modelos. Por ejemplo, Jais ocasionalmente confundía ejemplos proporcionados en el aprendizaje de few-shot con nuevas entradas, llevando a clasificaciones inexactas. También tendía a generar información irrelevante, complicando el procesamiento de la salida.

Por otro lado, GPT-4o encontró problemas cuando los prompts activaban políticas de gestión de contenido, lo que resultaba en errores. Esto se abordó asignando etiquetas aleatorias a tales casos para continuar con las evaluaciones. Los resultados resaltaron que, aunque algunos modelos eran buenos siguiendo instrucciones, Jais a menudo añadía explicaciones innecesarias, lo que dificultaba procesar las salidas de manera limpia.

#Conclusión y Direcciones Futuras

Este estudio exploró cómo diferentes estructuras de prompts (nativos, no nativos y mixtos) afectan el rendimiento de los LLMs en tareas de procesamiento de lenguaje natural. En general, los prompts no nativos generalmente generaron mejores resultados que los nativos, incluso en un modelo diseñado específicamente para árabe. Los resultados destacan la importancia de la elección del idioma al activar modelos.

De cara al futuro, hay potencial para desarrollar aún más modelos adaptados para entender mejor los prompts en idiomas nativos y no nativos. Ajustar modelos con conjuntos de datos que se centren en seguir instrucciones específicas podría ayudar a mejorar su rendimiento en diversas tareas.

En conclusión, entender cómo responden los LLMs a los prompts en diferentes idiomas es fundamental para maximizar sus capacidades y refinar su uso en aplicaciones del mundo real. La investigación continua en esta área puede llevar a un mejor rendimiento general en modelos de lenguaje, particularmente para idiomas poco representados.