Améliorer les modèles de langue pour les langues ouraliennes

L’entraînement de modèles de langage en utilisant plein de langues à la fois mène souvent à de mauvais résultats pour les langues moins utilisées. Même s'il y a plein de langues dans le monde qui n'ont pas assez de données pour un entraînement efficace, la recherche montre que ces langues moins utilisées peuvent s'améliorer quand on entraîne des modèles en utilisant des langues étroitement liées à elles. Cet article teste la meilleure façon d’adapter un modèle de langage pré-entraîné à une famille de langues spécifique, en se concentrant sur la famille ouralienne, qui inclut des langues comme le finnois et le hongrois, ainsi que des langues plus en danger comme le sámi et l'erzya. L'objectif est de former des modèles qui fonctionnent bien pour le plus de ces langues possibles.

#Contexte

La plupart des modèles de langage aujourd'hui s'appuient sur des données provenant de langues largement utilisées, en particulier l'anglais. Ça pose souvent des défis pour les langues avec moins de ressources. Pour résoudre ça, les modèles multilingues regroupent des données de différentes langues pour entraîner un seul modèle. Cependant, ces modèles ont tendance à galérer avec les langues moins utilisées. L'idée de "multilinguisme ciblé" suggère que s'entraîner sur des langues similaires peut mener à de meilleurs résultats pour ces langues moins utilisées.

Bien que plusieurs études aient examiné comment entraîner des modèles de langage à partir de zéro pour des groupes de langues liées, cet article prend une approche différente. Au lieu de ça, il examine comment prendre des modèles multilingues existants et les ajuster pour se concentrer sur un ensemble de langues plus petit et plus gérable.

#Méthodologie

Dans cette étude, on se concentre sur l'adaptation du modèle XLM-R, qui a déjà été entraîné sur de nombreuses langues, à la famille de langues ouralienne. La famille ouralienne comprend à la fois des langues de ressources moyennes comme le finnois et des langues de ressources faibles comme le komi et le sámi. Les deux principales méthodes pour adapter le modèle sont :

1. Pré-entraînement adaptatif de langue multilingue (Lapt)
2. Remplacement et spécialisation du vocabulaire

À travers des expériences, on analyse à quel point ces méthodes fonctionnent pour la famille ouralienne.

#Collecte de Données

Pour préparer l'entraînement, on a collecté des données textuelles de diverses sources, y compris le corpus OSCAR, le corpus de traduction OPUS, et le corpus biblique de l’Université Johns Hopkins. Pour les langues à haute ressource comme le finnois et l'estonien, on a rassemblé toutes les données d'entraînement disponibles. Pour les langues à faible ressource, on a dû se fier à des ensembles de données plus petits provenant de différentes sources.

Les données collectées montrent une énorme différence entre les langues à haute ressource et celles à faible ressource. Par exemple, les données pour l'estonien dépassent largement celles du komi, montrant les défis auxquels sont confrontées les langues moins utilisées.

#Adaptation du Vocabulaire

Pour que le modèle convienne mieux aux langues ouraliennes, on a entraîné un nouveau vocabulaire basé sur un sous-ensemble de données. Ce nouveau vocabulaire a été initialisé avec une méthode appelée l'algorithme Focus, qui aide le modèle à mieux comprendre la structure de la langue. Avec cette approche, on a testé différentes tailles de vocabulaire pour voir comment cela affecte les performances.

#Expériences

#Tâches d'Évaluation

Notre analyse s'est concentrée sur deux tâches principales :

1. Étiquetage des Parties du Discours (POS)
2. Score de Liaison Non Étiquetée (UAS) pour l'analyse syntaxique

Les deux tâches ont été évaluées en utilisant les arbres de dépendances universels, qui fournissent des données de haute qualité pour de nombreuses langues.

Pour évaluer la performance du modèle, on a testé trois configurations d'évaluation :

• Few-shot : Affiner le modèle sur une petite quantité de données (512 phrases).
• Full-finetune : Affiner le modèle sur toutes les données disponibles pour une langue.
• Zero-shot : Tester le modèle sur une langue sans aucune affinement, en se basant sur les données d'entraînement des langues liées.

#Baselines

On a comparé nos modèles adaptés à :

• Le modèle XLM-R original sans modifications.
• Un modèle XLM-R adapté avec Lapt mais sans changements dans le vocabulaire.

#Résultats

#Adaptation Multilingue

Nos résultats ont montré que l'adaptation du modèle pour la famille de langues ouralienne a conduit à une performance nettement meilleure que d’adapter les modèles pour des langues individuelles seulement. Les modèles multilingues ont surpassé à la fois le modèle original et les modèles uniquement basés sur Lapt.

#Vocabulaire Spécialisé

Avoir un vocabulaire spécialisé s'est révélé bénéfique, surtout pour les langues à faible ressource. Des Vocabulaires plus petits ont bien performé et étaient plus efficaces sur le plan computationnel, nécessitant moins de puissance de traitement et de mémoire.

#Analyse des Hyperparamètres

On a découvert que plusieurs facteurs influençaient le succès des adaptations :

1. Étapes de Lapt : Plus de étapes d'entraînement amélioraient généralement la performance.
2. Taille du Vocabulaire : Des vocabulaires plus grands aidaient, mais pas autant qu’augmenter le nombre d'étapes d'entraînement.
3. Alpha de Sampling : Utiliser un alpha de sampling plus bas pendant l'entraînement a mené à de meilleurs résultats pour les langues à faible ressource sans nuire à la performance des langues à haute ressource.

#Évaluation de la Performance des Langues

En analysant comment les différentes langues ont performé, on a noté que certaines langues à haute ressource ont aussi bénéficié de l'approche multilingue. Cependant, certaines langues à faible ressource, comme le sámi skolt, ont constamment eu du mal dans différentes tâches.

#Discussion

#Défis avec le Sámi Skolt

La faible performance sur le sámi skolt suggère que les données d'entraînement pour cette langue ne s'alignaient pas bien avec les tâches d'évaluation. Le manque de données de qualité peut freiner l'entraînement du modèle, surtout quand il y a une différence significative dans la façon dont la langue est écrite comparée aux données d'entraînement.

#Recommandations pour le Futur

À partir de nos résultats, on a plusieurs recommandations pour adapter les modèles aux langues moins utilisées :

1. Mettre l'accent sur le Multilinguisme : C'est plus efficace d’adapter des modèles pour des groupes de langues liées plutôt que de former chaque langue séparément.
2. Focus sur la Taille du Vocabulaire : Commencer avec des vocabulaires plus petits et spécialisés pour assurer l'efficacité computationnelle.
3. Utiliser un Alpha de Sampling Plus Bas : Dans l'entraînement multilingue, appliquer un alpha de sampling plus bas encourage de meilleures performances pour les langues à faible ressource.

#Conclusion

Pour résumer, adapter un modèle multilingue pré-entraîné à une famille de langues spécifique peut grandement améliorer la performance pour les langues moins utilisées. Notre étude souligne l'importance de l'adaptation multilingue ciblée, qui évite les problèmes rencontrés dans les modèles massivement multilingues, tout en maximisant les avantages de l'entraînement multilingue. En tirant parti des modèles existants et en se concentrant sur une meilleure gestion du vocabulaire et des techniques d'entraînement adaptatives, on peut mieux soutenir la diversité linguistique du monde grâce aux avancées en traitement de langage naturel.

Ce travail met en avant la voie à suivre pour améliorer l'applicabilité des modèles de langage pour des langues qui ont été historiquement sous-représentées dans ce domaine et souligne la nécessité de recherches continues sur des stratégies multilingues efficaces.