I. 介绍

在大型语言模型的领域，英文数据由于其广泛的可用性和普遍性，经常被用作训练模型的主要语料。尽管这些模型可能在英文任务中表现出色，但它们在处理非英语任务，尤其是零样本情况下的跨语言任务时，性能如何则尚未得到充分的研究。本文的目标是填补这一研究空白，评估仅用英文数据进行训练和调优的大型语言模型对非英语指令的响应能力。

II. 方法与数据

本研究使用的大型语言模型是一个transformer架构，它已经预先在大规模的英文文本上进行了训练。为了调优这个预训练好的模型，带有指令性质的问答对被用来进行有监督的微调。调优过程中并未使用任何非英文内容。
大型语言模型的跨语言迁移能力是指该模型的能力，即使在接触很少或没有特定语言的训练数据的情况下，也能处理并理解该特定语言的任务。这通常通过利用在源语言（如英语）上学习到的结构和模式来实现。

跨语言迁移是自然语言处理（NLP）中的一个核心问题，特别是对于那些可用数据较少的语言，跨语言迁移能力尤为重要。若一个模型具备很好的跨语言迁移能力，那么它能更好地适应各种语言环境，处理更复杂、丰富的任务。例如，在机器翻译、跨语言信息检索、跨语言文本分类等任务中，跨语言迁移能力都显得尤为重要。

在大型的神经网络语言模型中，跨语言迁移通常依赖于模型的容量，即模型能够学习并记忆的信息的多少。具备大容量的模型可以吸收和学习大量复杂的跨语言特征，从而在处理未见过的外语任务时，展现出良好的性能。

需要注意的是，即使大型语言模型具有强大的跨语言迁移能力，也仍然存在挑战。例如，模型对外语知识的理解可能并不完全准确，或者在生成外语答复时可能存在流畅性问题。因此，研究人员积极在这方面寻找解决方案，以提高模型的跨语言迁移能力。
大型神经网络语言模型，如Transformer模型，主要依赖强大的表示学习能力，借此掌握源语言中的结构和模式，并将这些知识用于接下来的跨语言迁移。

1. 表示学习: 这是神经网络语言模型的基础步骤，模型通过在大量文本数据上进行无监督学习，从而学习到词语、短语甚至是长句的向量表示。这种表示能够捕捉到语义和句法的信息。对于跨语言的情况，一些模型采用如BERT一样的结构，对于所有语言共享参数，使得相同的模型可以被应用到不同语言之上。

2. 捕捉源语言的结构:在训练过程中，模型通过自我预测任务（例如，遮盖部分词语然后让模型预测）来学习捕捉上下文结构。这种结构包括词语间的依赖关系、词序信息以及句子中的语法规则等。

3. 跨语言迁移: 在应用到新的语言时，如果两种语言有着类似的词序和语法规则，那么模型就能够将在源语言上学习到的规则和模式应用到新的语言，即跨语言迁移。

要注意的是，这种对结构和模式的学习，以及跨语言迁移，并不是在代码层面实现的显式规则，而是通过模型内部权重的自适应调整，隐式地实现的。同时，为了进一步提高跨语言迁移的效果，一般还会采用某种形式的微调过程，在目标语言的数据上继续训练模型，使其更好地适应目标语言的特点。

III. 结果与讨论

对于跨语言的指令任务，我们发现即使模型训练完全基于英文，它仍然显示出一定程度的跨语言迁移能力。这表明，这类模型在理解和执行非英语指令时具有固有的潜力。然而，我们也发现了一些问题。在事实性上，模型的回答经常会出现偏差。而在流畅性方面，模型生成的非英文响应往往语法错误较多，给人的感觉并不自然。
在测试了大型语言模型在多种跨语言任务中的表现之后，我们发现了一些亮点和挑战：

1. 跨语言迁移能力

模型展示了值得注意的跨语言迁移能力。即使在完全基于英文的训练下，这款模型在处理非英语任务方面仍展现了明显的能力。特别是在处理结构化的跨语言任务（例如问答或让模型完成特定的指令）时，模型能够理解任务要求，并产生理想的响应。然而，对于更为自由形式的任务（例如编写散文或文章），模型的表现则相对较弱。

2. 问题的识别

尽管模型在跨语言任务中的表现令人满意，但我们还是发现了一些问题。首先，模型在理解非英语语料时，常常会出现对事实的误解。其次，模型生成的非英文内容在流畅性方面也存在问题，可能会出现语法错误和用词不当。

3. 提高跨语言表现的可能方向

我们发现使用大量的调优数据可以显著提高模型在跨语言任务中的表现。我们建议在大规模多语言数据集上进行调优，这样模型可能会在跨语言任务中表现得更好。同时，我们也正在探索如何改进模型，以便其在处理非英语任务时能更好地理解事实和保持语句的流畅性。

以上内容是我们在对模型进行跨语言测试后，对模型表现的一些讨论和观察。在今后的工作中，我们将继续探索如何提高大型语言模型的跨语言迁移能力，并寻找解决模型存在问题的方法。

IV. 结论

尽管存在上述问题，但我们建议考虑在所有语言中都使用足够的调优数据，特别是当这些数据在语法和情节上多样时，以提高模型的跨语言迁移能力。同时，为了确保模型产生的响应具有准确的事实性和优雅的流畅性，我们正在进行更多的研究来系统地解决这些问题。

V. 参考文献

[1]. Conneau, A., Lample, G., Rinott, R., Uszkoreit, J., Barzilay, R., & Schwenk, H. (2018). XTREME: A Massively Multilingual Multi-task Benchmark for Evaluating Cross-lingual Generalization. Association for Computational Linguistics. Link

[2]. Lample, G., & Conneau, A. (2019). Cross-lingual Language Model Pretraining. Advances in Neural Information Processing Systems. Link

[3]. Artetxe, M., Labaka, G., & Agirre, E. (2021). Translation Artifacts in Cross-lingual Transfer Learning. Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. Link