多言語モデルの複雑さ
言語モデルが複数の言語や文化的コンテキストをどう扱うかを探る。
Chengzhi Zhong, Fei Cheng, Qianying Liu, Junfeng Jiang, Zhen Wan, Chenhui Chu, Yugo Murawaki, Sadao Kurohashi
― 1 分で読む
大規模言語モデル（LLM）は、言語翻訳や質問に対する応答などのタスクで人気のツールになってるね。ほとんどのモデルは英語中心に作られてるから、他の言語でのパフォーマンスがあんまり良くないことが多いんだ。だから、特に英語以外の言語を上手く扱えるモデルを開発しようとする動きが出てきてる。この文章では、こうした多言語モデルの仕組みを掘り下げて、特に内部プロセスや異なる言語への対応について見ていくよ。
英語中心モデルの問題点
主に英語データで訓練されたモデルは、他の言語を扱うときに苦労することが多いんだ。これは、タスクを処理するのに英語を主要な言語として使ってるから。日本語みたいにあまり注目されていない言語を扱うと、これらのモデルは明らかに英語を優先しちゃうんだよ。これじゃ、効果的なコミュニケーションや正確な翻訳には向いてないよね。
研究者たちは、英語中心モデルに日本語を扱わせると、モデルの内部の「中間層」が英語に強いバイアスを持っていることを確認してる。このことは、モデルが情報を処理する際にどの言語で「考えている」のかっていう疑問を呼び起こすよね。
多言語モデルの種類
英語中心モデルの問題を解決するために、研究者たちは多言語モデルを主に3つのタイプに分類してる：
英語中心モデル：これらは主に英語に焦点を当てていて、英語テキストの理解と生成が得意なんだ。
多言語継続学習モデル：これは英語中心モデルから始まるけど、他の言語のデータを使ってさらなる訓練を受けるんだ。これによって、その言語でのパフォーマンスが向上するんだよ。
均等多言語モデル：このモデルは2つ以上の言語のデータをほぼ同じ量で訓練して、均等なスキルを目指してるんだ。
これらのカテゴリを理解することで、モデルの訓練データが異なる言語に直面したときのパフォーマンスにどのように影響を与えるかが見えてくるよ。
言語処理の調査
私たちの研究では、日本語を処理するときに異なるモデルがどのように動作するかを調べたんだ。英語中心モデルと2つの日本語特化型モデルを比較したよ。最初のモデルLlama-2は、英語にかなり偏ってるんだ。2つ目のSwallowは英語データで訓練された後に日本語での訓練を続けた。3つ目のLLM-jpは英語と日本語のデータを同じ量使って訓練されたモデルなんだ。
「ロジットレンズ」っていう方法を使って、それぞれのモデルが日本語に関わるタスクをどう処理するかを分析したんだ。この方法でモデルの内部で何が起きてるのかが見えてくるよ。私たちの発見では、Llama-2は主に内部言語として英語を使ってるって分かった。
その一方で、日本語特化型モデルのSwallowとLLM-jpは日本語と英語の両方を活用してるんだ。タスクに応じてどちらかの言語が優先されることが分かったよ。例えば、日本語を処理するように頼まれたときは、主に日本語を使う傾向があるんだ。
文化に関する質問への応答
研究の興味深い点は、これらのモデルが文化的な文脈を含む質問にどう応えるかだったんだ。文化的に敏感な質問をされたとき、英語を頼りにするLlama-2は日本の文化ではなくアメリカの文化を反映した回答をしたんだ。例えば、日本の学年の始まりの月について聞かれたとき、Llama-2は通常英語の文脈である9月を基に回答する傾向があったよ。
でも、SwallowとLLM-jpは日本文化をよりよく理解した回答を示したんだ。この違いは、内部言語がモデルの文脈理解能力や正確な回答を提供する能力にどう影響するかを浮き彫りにしているんだ。
内部言語の振る舞い
文化に関する質問の他にも、サンプルデータで優位じゃない言語、たとえばフランス語や中国語を処理する際のモデルの振る舞いを見たんだ。SwallowとLLM-jpは、対象言語との類似性に応じて内部言語を調整していることがわかったよ。たとえば、フランス語から日本語に翻訳するタスクのときは、処理で日本語に頼ることが多いんだ。
結果として、Swallowはしばしば英語と日本語を混ぜて使う一方、LLM-jpは特に日本語に偏っていることが多いって分かった。この観察は、内部言語の選択が処理中のターゲット言語に密接に関連していることを示唆しているよね。
意味と言語アイデンティティ
さらに探求したのは、モデルが言葉の意味とその言語アイデンティティを分けられるかどうかだったんだ。これは、モデルが一つの言語から別の言語に移行する方法を理解するのに重要なんだ。
私たちの分析から、モデルの内部構造の特定の次元で変化が起きることがわかった。これは、内部言語の表現から出力言語に移行する際に、特定の次元が言語アイデンティティに、他の次元が言語を超えて共有可能な意味を表していることを示唆しているんだ。
結論と今後の方向性
この研究は、多言語モデルがどのように機能するか、特に内部言語処理に関する理解の重要性を強調してるよ。私たちは、日本語特化型モデルが日本語を内部言語として使っていることに気づいた。これは、英語に大きく依存しているLlama-2とは対照的だね。
これらのモデルが進化し続ける中で、中国語やフランス語、アラビア語など他の言語をどう扱うかを調べる必要があるよ。これによって、非英語中心モデルの振る舞いについてのさらなる洞察が得られ、さまざまな言語や文化的文脈でのパフォーマンス向上に繋がるはず。
要するに、多言語モデルは訓練の背景によってユニークな特性を持っていて、異なる言語を扱うときに内部処理の行動が違うんだ。これらの違いを理解することが、今後より良い言語モデルを開発する上で重要な役割を果たすと思うよ。
タイトル: Beyond English-Centric LLMs: What Language Do Multilingual Language Models Think in?
概要: In this study, we investigate whether non-English-centric LLMs, despite their strong performance, `think' in their respective dominant language: more precisely, `think' refers to how the representations of intermediate layers, when un-embedded into the vocabulary space, exhibit higher probabilities for certain dominant languages during generation. We term such languages as internal $\textbf{latent languages}$. We examine the latent language of three typical categories of models for Japanese processing: Llama2, an English-centric model; Swallow, an English-centric model with continued pre-training in Japanese; and LLM-jp, a model pre-trained on balanced English and Japanese corpora. Our empirical findings reveal that, unlike Llama2 which relies exclusively on English as the internal latent language, Japanese-specific Swallow and LLM-jp employ both Japanese and English, exhibiting dual internal latent languages. For any given target language, the model preferentially activates the latent language most closely related to it. In addition, we explore how intermediate layers respond to questions involving cultural conflicts between latent internal and target output languages. We further explore how the language identity shifts across layers while keeping consistent semantic meaning reflected in the intermediate layer representations. This study deepens the understanding of non-English-centric large language models, highlighting the intricate dynamics of language representation within their intermediate layers.
著者: Chengzhi Zhong, Fei Cheng, Qianying Liu, Junfeng Jiang, Zhen Wan, Chenhui Chu, Yugo Murawaki, Sadao Kurohashi
最終更新: 2024-08-20 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2408.10811
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2408.10811
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた arxiv に感謝します。