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AdamCoT: Replanteando el razonamiento fáctico translingüístico mediante la cadena de pensamiento multilingüe adaptativa
Created by
Haebom
Autor
Weihua Zheng, Xin Huang, Zhengyuan Liu, Tarun Kumar Vangani, Bowei Zou, Xiyan Tao, Yuhao Wu, Ai Ti Aw, Nancy F. Chen, Roy Ka-Wei Lee
Describir
Este artículo presenta el marco de Cadena de Pensamiento Multilingüe Adaptativa (AdaMCOT) para mejorar el rendimiento de la inferencia factual de modelos lingüísticos multilingües a gran escala (LLM). Para abordar los problemas de escalabilidad y las dificultades para capturar procesos de inferencia sutiles asociados con los enfoques existentes de entrenamiento de diccionarios multilingües y ajuste entre idiomas, AdaMCOT enruta dinámicamente los procesos de pensamiento desde un "lenguaje de pensamiento" intermedio para generar respuestas en el idioma meta. Selecciona la ruta de inferencia óptima mediante un mecanismo adaptativo basado en recompensas, sin entrenamiento adicional del diccionario. Mediante diversas evaluaciones comparativas, demostramos que mejora significativamente la calidad de la inferencia factual y la consistencia entre idiomas, especialmente en entornos lingüísticos con recursos limitados. El análisis del estado oculto y el espacio semántico del modelo dilucida los mecanismos subyacentes de este enfoque, lo que sugiere que la ruta de inferencia adaptativa reduce eficazmente la brecha de rendimiento entre idiomas con recursos limitados y con recursos limitados, a la vez que preserva los matices culturales y lingüísticos.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Eficaz para mejorar el rendimiento del razonamiento fáctico de idiomas con bajos recursos.
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Consistencia entre idiomas mejorada.
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Selección de ruta de inferencia adaptativa sin entrenamiento previo adicional.
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Manteniendo las sutilezas culturales y lingüísticas.
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Limitations:
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Se necesita más análisis para determinar los factores específicos que contribuyen a la mejora del rendimiento de AdaMCOT.
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La verificación del rendimiento de generalización es necesaria para varios lenguajes y tareas.
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La necesidad de una mayor transparencia e interpretabilidad del mecanismo de selección del “lenguaje del pensamiento”.
