[論文レビュー] Lost in Translation: Large Language Models in Non-English Content Analysis

Gabriel Nicholas, Aliya Bhatia|arXiv (Cornell University)|Jun 12, 2023

Topic Modeling被引用数 24

ひとこと要約

この論文は多言語大規模言語モデルの仕組みを説明し、非英語コンテンツ分析の能力と限界を分析し、研究者・企業・政策立案者への提言を提供します。

ABSTRACT

In recent years, large language models (e.g., Open AI's GPT-4, Meta's LLaMa, Google's PaLM) have become the dominant approach for building AI systems to analyze and generate language online. However, the automated systems that increasingly mediate our interactions online -- such as chatbots, content moderation systems, and search engines -- are primarily designed for and work far more effectively in English than in the world's other 7,000 languages. Recently, researchers and technology companies have attempted to extend the capabilities of large language models into languages other than English by building what are called multilingual language models. In this paper, we explain how these multilingual language models work and explore their capabilities and limits. Part I provides a simple technical explanation of how large language models work, why there is a gap in available data between English and other languages, and how multilingual language models attempt to bridge that gap. Part II accounts for the challenges of doing content analysis with large language models in general and multilingual language models in particular. Part III offers recommendations for companies, researchers, and policymakers to keep in mind when considering researching, developing and deploying large and multilingual language models.

研究の動機と目的

• 大規模言語モデルがどのように機能するか、そして英語データが支配的である理由を説明する。
• 非英語コンテンツ分析のための多言語言語モデルの能力と限界を分析する。
• 多言語間のNLPタスクにおけるデータギャップと方法論的課題を特定する。
• 研究者、企業、政策立案者への実践的な推奨を提供する。

提案手法

• LLMsの簡潔な技術的説明と英語と他言語間のデータギャップを説明する。
• 多言語LLMがデータギャップを埋める試みについて論じる。
• LLMsを用いたコンテンツ分析の一般的な課題と、特に多言語モデルに特有の課題を検討する。
• 研究開発および政策文脈における推奨を統合する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 大規模言語モデルが言語間で動作する際の核となるメカニズムは何か。
• RQ2 英語資源と非英語資源の間にどのようなデータギャップが存在し、多言語モデルはそれをどう克服するか。
• RQ3 多言語設定でコンテンツ分析にLLMsを用いる際にどのような課題が生じるか。
• RQ4 多言語LLMsの展開で研究者・企業・政策立案者を導く推奨は何か。

主な発見

• 多言語LLMは英語と他言語のデータギャップを埋めようとする。
• LLMsを用いたコンテンツ分析は一般的な課題と言語特有の課題に直面する。
• 本論文は展開と政策面を考慮した実践的な推奨を提供する。