“`html
Многоязычная обработка естественного языка (NLP)
Многоязычная обработка естественного языка (NLP) – это быстро развивающаяся область, которая направлена на разработку языковых моделей, способных понимать и генерировать текст на нескольких языках. Эти модели облегчают эффективное общение и доступ к информации в различных языковых средах. Важность этой области заключается в ее потенциале сблизить разные языковые группы, сделав технологические достижения в области искусственного интеллекта доступными во всем мире. Однако разработка таких моделей представляет существенные трудности из-за сложностей одновременной работы с несколькими языками.
Инновационные подходы к улучшению многоязычных языковых моделей
Одной из основных проблем в многоязычной NLP является преобладающее внимание к нескольким основным языкам, таким как английский и китайский. Эта узкая концентрация приводит к значительному разрыву в производительности моделей при применении к менее распространенным языкам. Для преодоления этого неравенства требуются инновационные подходы для улучшения качества и разнообразия многоязычных наборов данных, обеспечивая эффективное функционирование моделей их применение к широкому спектру языков.
Традиционные методы улучшения многоязычных языковых моделей часто включают перевод предпочтительных данных с английского на другие языки. Хотя эта стратегия в некоторой степени помогает, она вносит несколько проблем, включая переводческие артефакты, которые могут ухудшить производительность модели. Основываясь сильно на переводе, можно столкнуться с недостатком разнообразия данных, что критически важно для эффективного обучения модели. Сбор высококачественных многоязычных предпочтительных данных через человеческую аннотацию является потенциальным решением, но это дорого и затратно по времени, что делает его непрактичным для масштабных применений.
Исследователи из Cohere For AI разработали новый масштабируемый метод для создания высококачественных многоязычных данных обратной связи. Этот метод направлен на балансировку покрытия данных и улучшение производительности многоязычных больших языковых моделей (LLM). Исследовательская группа представила уникальный подход, использующий разнообразные многоязычные подсказки и завершения, сгенерированные несколькими LLM. Этот подход не только увеличивает разнообразие данных, но также помогает избежать распространенных проблем, связанных с переводческими артефактами. Модели, использованные в этом исследовании, включают Command и Command R+ от Cohere, специально разработанные для многоязычных возможностей.
Методология включает перевод примерно 50 000 английских подсказок на 22 дополнительных языках с использованием модели NLLB 3.3B. Затем эти подсказки используются для генерации завершений на каждом языке, обеспечивая высокое разнообразие и качество данных. Исследовательская группа также сравнила завершения, сгенерированные непосредственно на целевом языке, с теми, которые были переведены с английского, обнаружив, что первые значительно снизили возникновение переводческих артефактов. Этот подход привел к разнообразному набору многоязычных пар предпочтений, критически важных для эффективной оптимизации предпочтений.
Производительность модели, обученной на предпочтения, была оценена по сравнению с несколькими передовыми многоязычными LLM. Результаты были впечатляющими: модель, обученная на предпочтения, достигла победы в 54,4% случаев по сравнению с Aya 23 8B, текущим лидером многоязычных LLM в своем параметрическом классе. Кроме того, модель показала победу в 69,5% случаев или более по сравнению с другими широко используемыми моделями, такими как Gemma-1.1-7B-it, Meta-Llama3-8B-Instruct и Mistral-7B-Instruct-v0.3. Эти результаты подчеркивают эффективность подхода исследователей в улучшении производительности многоязычных LLM путем улучшенной оптимизации предпочтений.
Дальнейший анализ показал, что увеличение числа языков в обучающих данных последовательно улучшало производительность модели. Например, обучение с использованием пяти языков дало победный результат в 54,9% на невидимых языках, по сравнению с 46,3%, когда обучение проводилось только на английском. Более того, онлайн-методы оптимизации предпочтений, такие как обучение с подкреплением от человеческой обратной связи (RLHF), оказались более эффективными, чем оффлайн-методы, такие как прямая оптимизация предпочтений (DPO). Онлайн-техники достигали более высоких победных результатов, причем RLOO превосходил DPO на 10,6% в некоторых случаях.
В заключение, проведенное исследование Cohere For AI продемонстрировало критическую важность высококачественных, разнообразных, многоязычных данных для обучения эффективных многоязычных языковых моделей. Инновационные методы, представленные исследовательской группой, решают проблемы дефицита данных и их качества, что приводит к улучшению производительности моделей на широком спектре языков. Это исследование не только устанавливает новый стандарт для многоязычной оптимизации предпочтений, но также подчеркивает ценность онлайн-методов обучения в достижении превосходного кросс-языкового трансфера и общей производительности модели.
Проверьте статью. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на нас в Twitter.
Присоединяйтесь к нашему Telegram-каналу и группе LinkedIn.
Если вам нравится наша работа, вам понравится наш новостной бюллетень.
Не забудьте присоединиться к нашему SubReddit с 46 тыс. подписчиков.
Использование искусственного интеллекта в бизнесе
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте This AI Paper from Cohere for AI Presents a Comprehensive Study on Multilingual Preference Optimization .
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales. Этот AI ассистент в продажах, помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru будущее уже здесь!
“`
