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大词汇量提升大型语言模型
内容提要
本文探讨了多语言模型中的词汇容量和预训练策略，提出通过扩展词汇表、使用双语数据和构建高质量指令数据集来提升低资源语言的表现。研究表明，简单的词向量初始化方法在资源有限的环境中更有效，且句子级词汇表方法在英法翻译中优于传统大词汇表系统。
关键要点
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通过 VoCap 算法确定语言所需的词汇容量，使用 k-NN 目标采样加速 softmax，提高交叉语言模型的预训练速度和性能。
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提出三种策略增强低资源语言在大型语言模型中的表现：扩展词汇表、使用双语数据进行预训练、构建高质量的小规模指令数据集并进行指令微调。
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在资源有限的环境中，简单启发式的词向量初始化方法更高效、更稳定，胜过常用的随机初始化和复杂方法。
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提出句子级或批量级词汇表方法，选择小目标词汇表，实验结果显示在英法翻译任务中表现优于传统大词汇表系统。
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研究表明更大的词汇量导致的分割更少，有助于模型性能，新的希伯来语预训练模型实现了新的 SOTA。
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使用混合映射方法解决多语言模型中的词汇表大小和缺失问题，首次在多语言环境下尝试解决词汇缺失问题。
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提出词汇修剪方法，将多语言模型压缩至任何语言，保持与原始模型相同的性能，同时减小模型大小。
延伸问答
如何通过扩展词汇表提升低资源语言的表现？
扩展词汇表可以通过增加可用词汇量来提高低资源语言在大型语言模型中的表现，结合双语数据进行预训练和高质量指令数据集的构建，效果更佳。
什么是VoCap算法，它的作用是什么？
VoCap算法用于确定语言所需的词汇容量，并通过k-NN目标采样加速softmax，从而提高交叉语言模型的预训练速度和性能。
在资源有限的环境中，哪种词向量初始化方法更有效？
在资源有限的环境中，简单启发式的词向量初始化方法更高效、更稳定，优于随机初始化和复杂方法。
句子级词汇表方法在翻译任务中有什么优势？
句子级词汇表方法通过选择小目标词汇表，在英法翻译任务中表现优于传统大词汇表系统，BLEU分数提高了1个点。
如何解决多语言模型中的词汇缺失问题？
可以通过联合映射和混合映射方法来解决多语言模型中的词汇表大小和缺失问题，混合映射方法被认为更有前途。
词汇修剪方法的主要优点是什么？
词汇修剪方法可以将多语言模型压缩至任何语言，同时保持与原始模型相同的性能，且模型大小更小。
