Große Sprachmodelle (LLMs) haben sich in den letzten Jahren zu einem Schwerpunkt der Forschung und Entwicklung im Bereich der Künstlichen Intelligenz entwickelt. Insbesondere englisch-zentrische LLMs zeigen beeindruckende multilinguale Fähigkeiten, doch ihre Leistungsfähigkeit in verschiedenen Sprachen bleibt oft unklar und wird für viele Sprachen nicht ausreichend evaluiert. Bestehende Benchmarks konzentrieren sich meist auf klassische NLP-Aufgaben oder decken nur wenige Sprachen ab. Eine neue Forschungsarbeit stellt nun MEXA vor, eine Methode zur Bewertung der multilingualen Fähigkeiten von englisch-zentrischen LLMs mithilfe von parallelen Sätzen. Dieser Ansatz nutzt die Tatsache, dass englisch-zentrische LLMs in ihren Zwischenschichten Englisch als eine Art Brückensprache verwenden. MEXA berechnet die Angleichung zwischen Englisch und anderen Sprachen anhand von parallelen Sätzen, um den Transfer des Sprachverständnisses von Englisch auf andere Sprachen zu bewerten. Diese Angleichung kann verwendet werden, um die Modellleistung in anderen Sprachen abzuschätzen.

Bewertungsansatz von MEXA

MEXA nutzt die Verfügbarkeit von parallelen Sätzen, die für eine größere Anzahl von Sprachen existieren als Datensätze für klassische NLP-Aufgaben. Durch die Analyse der Angleichung von Einbettungen in den Zwischenschichten des LLM für parallele Sätze in Englisch und anderen Sprachen kann MEXA die Fähigkeit des Modells bewerten, Sprachverständnis über Sprachgrenzen hinweg zu übertragen.

Studien und Ergebnisse

Die Arbeit präsentiert Studien mit verschiedenen parallelen Datensätzen (FLORES-200 und Bibel), Modellen (Llama-Familie, Gemma-Familie, Mistral und OLMo) und etablierten Downstream-Aufgaben (Belebele, m-MMLU und m-ARC). Es werden verschiedene Methoden zur Berechnung von Einbettungen in Decoder-only-Modellen untersucht. Die Ergebnisse zeigen, dass MEXA in seinen Standardeinstellungen eine statistisch signifikante durchschnittliche Pearson-Korrelation von 0.90 mit drei etablierten Downstream-Aufgaben über neun Modelle und zwei parallele Datensätze hinweg erreicht. Dies deutet darauf hin, dass MEXA eine zuverlässige Methode zur Schätzung der multilingualen Fähigkeiten von englisch-zentrischen LLMs ist.

Bedeutung für die LLM-Entwicklung

MEXA bietet ein vielversprechendes Werkzeug zur Bewertung und zum Vergleich der multilingualen Leistungsfähigkeit von LLMs. Durch die Bereitstellung eines tieferen Verständnisses der Stärken und Schwächen von Modellen in verschiedenen Sprachen kann MEXA dazu beitragen, die Entwicklung von robusteren und effektiveren multilingualen LLMs voranzutreiben. Die Verfügbarkeit von Tools wie MEXA ist besonders relevant im Kontext der zunehmenden Bedeutung von LLMs für verschiedene Anwendungen, die über die Verarbeitung von Englisch hinausgehen.

MEXA und Mindverse

Für Unternehmen wie Mindverse, die sich auf die Entwicklung von maßgeschneiderten KI-Lösungen, einschließlich Chatbots, Voicebots, KI-Suchmaschinen und Wissenssystemen, konzentrieren, sind zuverlässige Methoden zur Bewertung der multilingualen Leistungsfähigkeit von LLMs unerlässlich. MEXA könnte dazu beitragen, die Entwicklung und Bereitstellung von mehrsprachigen KI-Lösungen zu verbessern und so die globale Reichweite und Benutzerfreundlichkeit dieser Technologien zu erhöhen.

Bibliographie

Kargaran, Amir Hossein, et al. "MEXA: Multilingual Evaluation of English-Centric LLMs via Cross-Lingual Alignment." arXiv preprint arXiv:2410.05873 (2024). https://arxiv.org/abs/2410.05873 http://arxiv.org/pdf/2410.05873 https://huggingface.co/papers https://github.com/LightChen233/Awesome-Multilingual-LLM https://aclanthology.org/2024.findings-acl.488 https://aclanthology.org/2023.emnlp-main.258.pdf https://www.researchgate.net/publication/372916873_Multilingual_LLMs_are_Better_Cross-lingual_In-context_Learners_with_Alignment https://openreview.net/forum?id=XAciMT4JvK https://www.microsoft.com/en-us/research/uploads/prod/2023/07/ACL2023MultilingualModelsTutorial.pdf https://github.com/GaryYufei/AlignLLMHumanSurvey