Estratégias de Prompt em Modelos de Linguagem para Árabe

Modelos de linguagem grandes (LLMs) mostraram habilidades impressionantes em várias áreas, principalmente em tarefas de processamento de linguagem natural. Pra tirar informações úteis desses modelos, os prompts são essenciais. Prompts consistem em instruções em linguagem natural que orientam o modelo. A maioria dos LLMs é treinada usando vários conteúdos digitais, incluindo textos, imagens e vídeos. Por causa desse treinamento, esses modelos se saem melhor com idiomas que têm muitos recursos, como o inglês, mas têm dificuldade com idiomas que são menos utilizados.

Como os prompts são vitais pra entender o que os LLMs podem fazer, a linguagem usada nos prompts é uma área importante de pesquisa. Já rolou alguns estudos sobre esse assunto, mas com muito menos foco em idiomas que têm recursos médios a baixos. Esse estudo examina diferentes estratégias de prompting, comparando especificamente o uso de prompts Nativos (a língua do usuário) versus não nativos (outra língua, como o inglês) em várias tarefas de processamento de linguagem natural usando conjuntos de dados em árabe.

No total, o estudo envolveu 197 experimentos usando três LLMs diferentes em 12 conjuntos de dados árabes, totalizando cerca de 9.700 pontos de dados. Os resultados dos experimentos sugerem que, em média, prompts em uma língua não nativa funcionam melhor, seguidos por prompts mistos (que usam as duas línguas) e, por último, os prompts nativos.

#A Importância da Engenharia de Prompts

Avanços recentes em LLMs mudaram nossa abordagem em várias tarefas lingüísticas. Engenhar prompts é crucial pra obter resultados precisos. A engenharia de prompts envolve criar instruções que ajudam o modelo a entender qual tarefa realizar. Tradicionalmente, os modelos eram treinados pra receber uma entrada e fornecer uma saída. No entanto, com os métodos baseados em prompts, uma função de prompt é aplicada pra transformar a entrada em um prompt. O modelo então usa esse prompt pra gerar a saída final.

Projetar prompts com cuidado é essencial pra ajudar o modelo a lidar com várias tarefas de linguagem. Um bom prompt inclui instruções, contexto, input e indicadores de output, todos voltados a guiar o modelo na produção das respostas desejadas. Por exemplo, técnicas como o prompting de poucos exemplos envolvem fornecer ao modelo alguns exemplos pra ajudar a melhorar o desempenho. Outra abordagem é o prompting automático, onde os prompts são criados com base em informações aprendidas.

Pra avaliar como os LLMs podem desempenhar diferentes tarefas, muitas iniciativas focaram em avaliações que são multilíngues (usando mais de uma língua) e multitarefas (lidando com várias tarefas ao mesmo tempo), especialmente em inglês. Estudos mostraram que, enquanto os LLMs se destacam em tarefas dominadas pelo inglês, mais trabalho é necessário para línguas com poucos recursos, como o árabe. Além disso, pesquisas destacaram que os modelos de linguagem podem mostrar diferentes níveis de viés e desempenho ao mudar de línguas com muitos recursos para línguas com poucos recursos.

#Analisando Conteúdo de Mídias Sociais

As mídias sociais desempenham um papel significativo em como espalhamos e recebemos informações. As plataformas apoiam o jornalismo cidadão e aumentam a conscientização pública, mas também podem espalhar conteúdos prejudiciais. Uma década de pesquisa se concentrou em identificar notícias falsas, desinformação e conteúdos que são odiosos ou abusivos. Com o aumento dos LLMs, novos esforços foram feitos pra avaliar como esses modelos se saem em conjuntos de dados de mídias sociais.

Esse estudo tem como objetivo contribuir para a análise de conteúdo de mídias sociais e notícias, examinando como os prompts podem ser projetados pra detectar vários tipos de informação. Um foco significativo está em como os LLMs podem ser efetivamente orientados em línguas nativas e não nativas. A pesquisa inclui uma variedade de tarefas relacionadas a mídias sociais e notícias, especialmente olhando para conteúdo árabe.

#Tarefas e Conjuntos de Dados

A pesquisa realizada focou em 11 tarefas usando 12 conjuntos de dados diferentes. Algumas tarefas principais incluíram Detecção de Discurso de Ódio, detecção de conteúdo adulto, detecção de spam, identificação de subjetividade, detecção de propaganda, detecção de veracidade, detecção de fatos, detecção de reivindicações, detecção de conteúdo prejudicial e detecção de relevância. Essas tarefas foram selecionadas pra ajudar a analisar posts em árabe nas redes sociais e artigos de notícias.

Por exemplo, a detecção de discurso de ódio envolve identificar tweets que expressam ódio a um grupo específico. A detecção de conteúdo adulto foca em reconhecer se o texto contém material sensível. A detecção de spam procura por conteúdo enganoso, enquanto a identificação de subjetividade diferencia entre opiniões pessoais e informações objetivas. A detecção de propaganda visa revelar comunicações que buscam influenciar a opinião pública.

#Configuração Experimental

Para os experimentos, três modelos foram usados, cada um com pontos fortes únicos adequados pra aplicações em árabe. Esses modelos incluem um modelo multilíngue bem conhecido, treinado predominantemente em inglês, e um modelo centrado no árabe, projetado especificamente pra língua árabe. Diferentes técnicas de prompting como prompting de zero-shot e few-shot foram usadas.

No prompting de zero-shot, os prompts são fornecidos sem exemplos anteriores. O modelo se baseia apenas no conhecimento que já possui pra gerar respostas. No prompting de few-shot, uma pequena quantidade de exemplos é fornecida pra ajudar a melhorar o desempenho. A escolha dos prompts variou entre nativos (árabe), não nativos (inglês) e prompts de língua mista.

#Visão Geral dos Resultados

Os achados revelaram padrões interessantes sobre a eficácia de diferentes estratégias de prompting. Em cenários onde os modelos receberam poucos exemplos, os prompts não nativos geralmente tiveram um desempenho melhor que os prompts nativos. Prompts mistos também mostraram resultados promissores, mas não foram tão eficazes quanto os prompts não nativos.

Nos casos em que não havia dados de treinamento disponíveis, os prompts não nativos foram particularmente úteis em todos os modelos. Para a maioria das tarefas, o GPT-4o, um dos modelos testados, consistentemente superou os outros, alcançando os melhores resultados ao usar técnicas de prompting de few-shot.

Um padrão distinto observado foi que prompts nativos levaram a um desempenho mais baixo, especialmente com o modelo centrado no árabe, Jais-13b. Apesar de ser adaptado para a língua árabe, o Jais não teve um desempenho tão bom com prompts nativos comparado aos não nativos. Esse resultado inesperado sugere que até modelos projetados para línguas específicas podem se beneficiar de instruções em uma língua mais dominante.

#Desafios e Erros

O estudo apontou vários desafios enfrentados pelos modelos. Por exemplo, o Jais ocasionalmente confundiu exemplos dados em aprendizado de few-shot com novas entradas, levando a classificações imprecisas. Ele também tendia a gerar informações irrelevantes, complicando o processamento da saída.

Por outro lado, o GPT-4o encontrou problemas quando os prompts ativaram políticas de gestão de conteúdo, resultando em erros. Isso foi resolvido atribuindo rótulos aleatórios a esses casos pra continuar as avaliações. Os resultados destacaram que, enquanto alguns modelos eram bons em seguir instruções, o Jais frequentemente adicionava explicações desnecessárias, o que dificultava o processamento das saídas de forma limpa.

#Conclusão e Direções Futuras

Esse estudo explorou como diferentes estruturas de prompts (nativos, não nativos e mistos) afetam o desempenho de LLMs em tarefas de processamento de linguagem natural. No geral, os prompts não nativos geralmente geraram melhores resultados que os nativos, mesmo em um modelo projetado especificamente para o árabe. Os resultados destacam a importância da escolha da língua ao criar prompts para os modelos.

Daqui pra frente, há potencial pra mais desenvolvimento na criação de modelos adaptados pra entender melhor prompts em línguas nativas e não nativas. Ajustar modelos com conjuntos de dados que focam em seguir instruções específicas pode ajudar a melhorar seu desempenho em várias tarefas.

Em conclusão, entender como os LLMs respondem a prompts em diferentes línguas é crucial pra maximizar suas capacidades e refinar seu uso em aplicações do mundo real. Pesquisas contínuas nessa área podem levar a um desempenho geral melhor em modelos de linguagem, especialmente para línguas sub-representadas.