Multilingual Large Language Models and Curse of Multilinguality

本文是LLM系列文章,针对《Multilingual Large Language Models and Curse of Multilinguality》的翻译。

多语言大语言模型和多语言诅咒

摘要

多语言大语言模型 (LLM) 在自然语言处理 (NLP) 研究人员和实践者中广受欢迎。这些模型经过海量数据集的训练,表现出对各种语言的熟练程度,并在众多下游任务中表现出有效性。本文探讨了多语言LLM的前景,对其技术方面进行了介绍性概述。它解释了底层架构、目标函数、预训练数据源和标记化方法。这项工作探索了不同模型类型的独特功能:仅编码器(mBERT、XLMR)、仅解码器(XGLM、PALM、BLOOM、GPT-3)和编码器-解码器模型(mT5、mBART)。此外,它还解决了多语言LLM的重大局限性之一——多语言的诅咒——并讨论了当前克服这一问题的尝试。

1 引言

2 技术性

3 多语言大模型

4 多语言诅咒

5 结论

总之,多语言LLM作为 NLP 领域的强大工具脱颖而出,展示了跨多种语言和任务的熟练程度。本文深入介绍了 mBERT、XLMR、mBART、mT5、XGLM、PALM、BLOOM 和 GPT-3 等关键模型&#

### 大型语言模型作为生成式多语言语音和机器翻译系统的概述 大型语言模型(LLMs)由于其强大的参数规模和预训练机制,能够处理多种自然语言任务。这些模型不仅限于单一语言环境,还展示了出色的跨语言迁移能力[^1]。 #### 跨语言表示学习中的挑战与解决方案 尽管ML LMs表现出显著的零样本跨语言迁移性能,但在实际应用中仍面临一些障碍。研究指出,在多语言嵌入空间里存在着强烈的语言身份特征,这会干扰语义信息的有效传递。为此,Xie等人提出了通过识别并消除低秩子空间来改善这一状况的方法。这种方法可以有效减少语法和其他非语义因素的影响,从而提高跨语言任务的表现[^2]。 #### 应用于生成式多语言语音合成 当涉及到生成式的多语言语音合成功能时,LLM可以通过理解不同语言之间的细微差别以及它们各自的发音规则来进行高质量的声音再现。借助先进的声码器技术,如WaveNet或Tacotron系列架构,结合精心设计的文字转音素映射算法,使得即使是对不常见字符也能实现逼真的发声效果。此外,利用上述提到的技术去除不必要的语言特性可以帮助创建更加通用且适应性强的TTS(Text-to-Speech)系统。 ```python import torch from transformers import Wav2Vec2ForCTC, Wav2Vec2Processor processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("facebook/wav2vec2-large-xlsr-53") model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("facebook/wav2vec2-large-xlsr-53") def transcribe_speech(audio_input): inputs = processor(audio_input, sampling_rate=16000, return_tensors="pt", padding=True) with torch.no_grad(): logits = model(**inputs).logits predicted_ids = torch.argmax(logits, dim=-1) transcription = processor.batch_decode(predicted_ids)[0] return transcription ``` #### 实现高效的机器翻译服务 对于构建高效可靠的MT(Machine Translation)平台而言,LLM同样扮演着重要角色。通过对大量平行文本数据集的学习,加上适当的微调过程,可以使模型更好地捕捉源目标语言间的转换规律。特别是采用去除了特定语言属性后的向量表征方式后,进一步增强了对未知领域话题的理解力和服务质量稳定性。 ```python from transformers import MarianTokenizer, MarianMTModel tokenizer = MarianTokenizer.from_pretrained('Helsinki-NLP/opus-mt-en-zh') model = MarianMTModel.from_pretrained('Helsinki-NLP/opus-mt-en-zh') def translate_text(input_text): batch = tokenizer([input_text], return_tensors='pt', truncation=True, max_length=512) generated_ids = model.generate(**batch) translated_texts = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True) return translated_texts[0] ```
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