I modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), come GPT-4, affrontano la gestione delle lingue con risorse limitate attraverso una serie di tecniche e strategie atte a ottimizzare l’apprendimento e la generazione di testi in tali lingue. Le lingue con risorse limitate (low-resource languages) sono quelle per le quali esistono pochi dati di addestramento disponibili, come testi scritti, registrazioni vocali e traduzioni. Ecco come i LLM gestiscono queste sfide:
I modelli multilingue, come M-BERT e XLM-R, sono addestrati su dati provenienti da molteplici lingue contemporaneamente. Questo permette al modello di trasferire conoscenze da lingue con abbondanti risorse (high-resource languages) a lingue con risorse limitate. Ad esempio, se il modello ha imparato molte informazioni sul riconoscimento di strutture grammaticali e semantiche dell’inglese e dello spagnolo, queste competenze possono essere applicate anche all’italiano o al polacco, che possono avere meno dati disponibili.
Fonti:
- Conneau, A., et al. (2020). “Unsupervised Cross-lingual Representation Learning at Scale”. In: Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics.
- Devlin, J., et al. (2019). “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding”. In: Proceedings of the 2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics.
Un’altra tecnica cruciale è l’augmentation dei dati, che implica la generazione artificiale di dati aggiuntivi per le lingue con risorse limitate. Questo può includere la traduzione automatica di testi da lingue ad alta risorsa, la parafrasi, o l’utilizzo di tecniche come il back-translation, dove un testo viene tradotto in una lingua target e poi tradotto di nuovo nella lingua originale per creare varianti.
Esempio:
Un testo inglese può essere tradotto in swahili e poi ritraslato in inglese per generare nuovi dati di addestramento per entrambe le lingue.
Fonti:
- Sennrich, R., et al. (2016). “Improving Neural Machine Translation Models with Monolingual Data”. In: Proceedings of the 54th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics.
- Fadaee, M., et al. (2017). “Data Augmentation for Low-Resource Neural Machine Translation”. In: Proceedings of the 55th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics.
L’approccio del fine-tuning implica l’addestramento iniziale del modello su un ampio corpus multilingue e poi un ulteriore addestramento specifico su un corpus limitato della lingua target. Questo permette al modello di specializzarsi in quella lingua utilizzando ogni singolo bit di informazione disponibile.
Fonti:
- Howard, J., & Ruder, S. (2018). “Fine-Tuned Language Models for Text Classification”. In: Proceedings of the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics.
I LLM possono utilizzare tecniche di zero-shot e few-shot learning per comprendere e generare testi in lingue per le quali non hanno ricevuto esplicitamente addestramento o hanno ricevuto pochissimi esempi. Nel zero-shot learning, il modello applica le conoscenze generate da altre lingue o compiti simili per rispondere ai nuovi input, mentre nel few-shot learning il modello può utilizzare pochi esempi per adattarsi rapidamente alla nuova lingua.
Fonti:
- Brown, T. et al. (2020). “Language Models are Few-Shot Learners”. In: Advances in Neural Information Processing Systems.
In sintesi, i LLM gestiscono le lingue con risorse limitate mediante una combinazione di apprendimento multilingue, data augmentation, fine-tuning specifico e tecniche di zero-shot e few-shot learning. Questi approcci consentono ai modelli di linguaggio di offrire prestazioni utili anche per lingue meno rappresentate, ampliando così il loro impatto positivo su scala globale.
