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Hacia nuevos espacios de integración: análisis de la alineación interlingüística inducida por intervenciones en modelos lingüísticos multilingües

Created by
  • Haebom

Autor

Anirudh Sundar, Sinead Williamson, Katherine Metcalf, Barry-John Theobald, Skyler Seto, Masha Fedzechkina

Describir

Este artículo destaca la importancia de la alineación de la representación entre idiomas en modelos lingüísticos multilingües a gran escala (mLLM) y presenta una alternativa eficiente en el uso de datos al costoso ajuste fino computacional: las intervenciones de modelos. En particular, analizamos el efecto de manipular la activación de los mLLM para mejorar la alineación de la representación entre idiomas mediante un método de intervención denominado "búsqueda de expertos". Específicamente, identificamos neuronas objetivo para la manipulación en idiomas específicos y analizamos los espacios de incrustación de los mLLM antes y después de la manipulación para demostrar que la alineación entre idiomas mejora. Además, demostramos experimentalmente que la alteración del espacio de incrustación mejora el rendimiento en tareas de recuperación, logrando una mejora de hasta el doble en la precisión top-1 en la recuperación entre idiomas.

Takeaways, Limitations

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Takeaways:
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Presentamos un método eficiente en el uso de datos para mejorar la alineación de la representación entre idiomas de modelos lingüísticos multilingües a gran escala sin necesidad de ajustar el modelo.
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Demostramos que el rendimiento de recuperación entre idiomas se puede mejorar manipulando el espacio de inserción mediante técnicas de intervención de modelos como la "búsqueda de expertos".
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Logramos mejoras de rendimiento significativas (hasta 2 veces más precisión en el top-1) en tareas de recuperación en varios idiomas.
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Limitations:
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El método presentado se limita a una técnica de intervención específica (“encontrar un experto”) y a una tarea de búsqueda, y se necesita más investigación para determinar su generalización a otras tareas o técnicas de intervención.
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El objetivo del análisis debe limitarse a un mLLM específico y debe verificarse la generalización a otros modelos mLLM.
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Se necesitan más investigaciones sobre los criterios de selección y los métodos de optimización de la técnica "Encontrar un experto".
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