FarsInstruct : Faire avancer l'IA en langue persane

Les grands modèles de langage (LLMs) ont fait d'énormes progrès dans la compréhension et le suivi des instructions sur divers sujets. Cependant, ils ne sont souvent pas très performants avec les langues peu ressources, comme le persan. Pour remédier à ce problème, nous avons créé FarsInstruct, un ensemble de données complet destiné à améliorer la façon dont ces modèles suivent les instructions spécifiquement en persan. Cette langue est importante mais souvent négligée sur le plan mondial.

FarsInstruct comprend plein de tâches et types d'instructions différents, allant de simples à plus complexes. On a créé plus de 200 modèles différents basés sur l'écriture manuelle et d'autres ensembles de données en anglais existants. Cette variété garantit que l'ensemble de données reflète la langue et la culture uniques des locuteurs Persans.

Avec FarsInstruct, on a aussi introduit Co-CoLA, un cadre qui aide les modèles à s'adapter de manière plus efficace à différentes tâches. Nos expériences montrent que l'utilisation de l'ensemble de données FarsInstruct avec le cadre Co-CoLA améliore les performances des modèles linguistiques pour les tâches en persan.

#Pourquoi FarsInstruct est important

Le persan, parlé par environ 130 millions de personnes, est une langue importante au Moyen-Orient et en Asie centrale. Pourtant, les ressources pour entraîner des modèles IA en persan ont été limitées. FarsInstruct vise à combler cette lacune et à fournir un outil précieux pour les chercheurs et les développeurs dans l'espace de la langue persane.

Malgré les avancées dans l'ajustement des instructions, une méthode qui aide les modèles à apprendre à suivre des tâches spécifiques, de nombreux modèles rencontrent encore des difficultés avec les subtilités du persan. Les ensembles de données multilingues actuels contiennent souvent très peu d'exemples en persan. Par exemple, un ensemble de données largement utilisé ne comprenait que 2,1 % de contenu en persan, soulignant une grande carence en ressources pour cette langue.

FarsInstruct cherche à remédier à cette pénurie en proposant une large gamme de tâches, y compris la résumation de texte, l'analyse de sentiments et la reconnaissance des entités nommées. Ces tâches sont essentielles pour développer des modèles capables de s'engager efficacement avec le contenu en langue persane.

#La création de FarsInstruct

La création de FarsInstruct a impliqué la transformation d'ensembles de données persans existants en un format facile à comprendre pour les modèles de langage. Notre équipe a travaillé dur pour concevoir des modèles de prompts qui guident clairement les modèles dans la production de la sortie souhaitée. On a aussi collaboré avec des enseignants de la langue persane pour garantir l'authenticité culturelle et linguistique.

L'ensemble de données comprend deux types principaux de prompts : catégorisation et Génération. Les prompts de catégorisation aident le modèle à classer le texte dans des catégories spécifiques, tandis que les prompts de génération demandent au modèle de produire du texte basé sur les informations fournies. Ce design permet une large application à travers différentes tâches et situations.

#Élargir la diversité des tâches

Pour rendre FarsInstruct encore plus utile, on s'est concentré sur le développement de différents types de prompts. Cet effort garantit que les modèles peuvent apprendre à gérer une gamme de tâches, simples ou complexes.

En accord avec les méthodes établies dans l'ajustement des instructions, on a introduit des variations au sein des ensembles de données. Par exemple, on a modifié un ensemble de données qui pose des questions pour aussi entraîner le modèle à créer des questions à partir de réponses données. Ce type de manipulation créative des prompts élargit considérablement la compréhension et l'utilisation de la langue par le modèle.

#Assurance qualité

La qualité de FarsInstruct est une priorité. On a sélectionné des ensembles de données qui sont largement utilisés et connus pour leur fiabilité. En plus, on a fait des évaluations avec des experts pour s'assurer de l'exactitude et de la pertinence des instructions. Ce processus nous a aidés à affiner les prompts et à les rendre plus efficaces pour l'entraînement des modèles linguistiques.

#Co-CoLA : Améliorer l'apprentissage

Notre nouveau cadre, Co-CoLA, améliore la manière dont les modèles apprennent à partir de différentes tâches. Il s'appuie sur les principes de l'apprentissage continu, qui aident les modèles à conserver les informations des formations passées tout en apprenant de nouvelles tâches.

En revisitant d'anciennes tâches pendant l'entraînement de nouvelles, Co-CoLA aide à maintenir la performance du modèle à travers diverses tâches. Cette approche réduit le problème de l'"oubli catastrophique", où les modèles perdent ce qu'ils ont précédemment appris en essayant d'apprendre quelque chose de nouveau.

Co-CoLA utilise un processus de formation en trois étapes : d'abord, il ajuste le modèle sur des tâches spécifiques ; ensuite, il fusionne les nouvelles connaissances avec les poids du modèle existant ; et enfin, il se prépare pour le prochain round d'entraînement en réinitialisant les paramètres du modèle. Cette méthode garantit que le modèle construit continuellement ses connaissances sans perdre son entraînement précédent.

#Évaluation des performances

Pour mesurer l'efficacité de FarsInstruct et du cadre Co-CoLA, on a évalué la performance des modèles à travers différentes tâches. On a examiné à la fois les tâches incluses dans les données d'entraînement et celles qui étaient nouvelles pour le modèle lors de l'évaluation.

Les performances des modèles ont été mesurées à l'aide de la métrique ROUGE-L, qui évalue combien le texte généré par le modèle correspond aux textes de référence. Cette métrique offre un moyen clair de comparer les résultats des différents modèles et leurs méthodes d'entraînement.

Dans nos évaluations, on a constaté que les modèles utilisant Co-CoLA ont bien performé par rapport à d'autres modèles existants. Ils ont montré une forte capacité à gérer à la fois les tâches de génération et de catégorisation. Ce succès indique l’efficacité de notre cadre et l'importance de FarsInstruct dans l'amélioration du traitement du langage persan.

#Évaluation linguistique

Un autre aspect de notre évaluation s'est concentré sur la qualité linguistique des sorties des modèles. On a évalué la cohérence, la pertinence et la qualité linguistique globale, qui sont cruciales pour des applications réelles. Des experts ont examiné les sorties et ont donné des retours sur la façon dont les modèles étaient capables de produire du texte qui avait du sens et était contextuellement approprié.

Les résultats ont montré que bien qu'un modèle ait légèrement mieux performé en cohérence, notre cadre Co-CoLA a surpassé en pertinence et qualité linguistique. Ce constat met en avant le potentiel de notre approche à renforcer la gestion linguistique des tâches en persan.

#Vers l'avenir

FarsInstruct est une étape importante vers un meilleur traitement du langage naturel en persan. Il ne répond pas seulement aux lacunes existantes, mais sert aussi de base pour de futurs avancées dans le domaine. On est engagés à mettre à jour continuellement l'ensemble de données pour intégrer une gamme plus large de tâches et d'instructions, répondant aux besoins évolutifs de la communauté.

En améliorant la diversité des tâches et en garantissant des instructions de haute qualité, on espère promouvoir l'inclusivité dans le développement de l'IA. En regardant vers l'avenir, FarsInstruct et Co-CoLA resteront au centre de nos efforts pour soutenir le traitement de la langue persane et des applications plus larges de l'IA.

#Limitations et travaux futurs

Malgré les progrès réalisés, certaines limites existent encore. Par exemple, même si FarsInstruct a élargi la gamme de ressources disponibles pour le persan, il peut ne pas couvrir pleinement les différents dialectes et formes de la langue. Les futures itérations de l'ensemble de données pourraient se concentrer sur l'incorporation de ces variétés linguistiques pour le rendre plus complet.

De plus, la complexité des prompts pourrait être améliorée. Bien que les prompts actuels soient variés, certaines situations de langage courantes peuvent nécessiter une compréhension contextuelle plus profonde. En intégrant des prompts qui reflètent des interactions plus complexes, on peut renforcer encore plus la performance du modèle.

En outre, les données actuelles reposent de manière significative sur des ensembles de données externes existants. Réduire cette dépendance pourrait améliorer l'intégrité de FarsInstruct, en s'assurant qu'il n'est pas affecté par les biais présents dans les matériaux sources.

Enfin, bien que les métriques d'évaluation utilisées soient précieuses, elles peuvent ne pas capturer tous les aspects de la performance des modèles linguistiques, surtout dans des tâches comme la réécriture. Les futures évaluations pourraient explorer des métriques plus nuancées pour mieux évaluer les capacités des modèles.

En conclusion, FarsInstruct et Co-CoLA représentent des avancées significatives dans l'amélioration de la compréhension linguistique et des capacités de suivi des instructions pour le persan. Nous sommes impatients du potentiel que ces développements détiennent pour l'avenir de l'IA dans les langues peu ressources et nous attendons avec impatience d'élargir leur impact.