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AdaMCoT : Repenser le raisonnement factuel interlinguistique grâce à une chaîne de pensée multilingue adaptative
작성자
Haebom
Auteur
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
Contour
Cet article présente le cadre de la chaîne de pensée adaptative multilingue (AdaMCOT) pour améliorer les performances d'inférence factuelle des modèles linguistiques multilingues à grande échelle (MLH). Pour résoudre les problèmes d'évolutivité et les difficultés de capture des processus d'inférence subtils associés aux approches existantes d'apprentissage de dictionnaires multilingues et d'optimisation interlinguistique, AdaMCOT oriente dynamiquement les processus de pensée depuis un « langage de pensée » intermédiaire pour générer des réponses en langue cible. Il sélectionne le chemin d'inférence optimal grâce à un mécanisme adaptatif basé sur la récompense, sans apprentissage supplémentaire du dictionnaire. Grâce à diverses évaluations comparatives, nous démontrons qu'il améliore significativement la qualité de l'inférence factuelle et la cohérence interlinguistique, en particulier dans les environnements linguistiques à faibles ressources. L'analyse de l'état caché et de l'espace sémantique du modèle élucide les mécanismes sous-jacents de cette approche, suggérant que le chemin d'inférence adaptatif comble efficacement l'écart de performance entre les langues à fortes et faibles ressources tout en préservant les nuances culturelles et linguistiques.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Efficace pour améliorer les performances de raisonnement factuel des langages à faibles ressources.
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Amélioration de la cohérence interlinguistique.
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Sélection de chemin d'inférence adaptative sans pré-formation supplémentaire.
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Maintenir les subtilités culturelles et linguistiques.
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Limitations:
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Une analyse plus approfondie est nécessaire pour déterminer les facteurs spécifiques contribuant à l’amélioration des performances d’AdaMCOT.
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La vérification des performances de généralisation est nécessaire pour divers langages et tâches.
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La nécessité d’une plus grande transparence et d’une plus grande interprétabilité du mécanisme de sélection du « langage de pensée ».
