Jobb válaszokat kapunk ha angolul kérdezzük a modelleket?

A többnyelvű képességek alapjai

A nagy nyelvi modellek tanítását, képzését jellemzően angol nyelvű adatok dominálják, de többnyelvű adatokat is felhasználnak, hogy különböző nyelveken is működjenek. Az angol nyelv dominanciája a digitális tartalmakban és a tudományos publikációkban jelentősen befolyásolja a modellek nyelvi képességeit. Például a GPT 3 tanítási adathalmaza közel 93% -ban angol nyelvű tartalomból állt (ez volt az utolsó hivatalos adat az OpenAI modelljeinek kapcsolatban).

1. Adatdominancia: A tréning során felhasznált adatok aránya meghatározza a modellek kompetenciáját az adott nyelven. Az olyan nyelveken, amelyek kevesebb reprezentációval bírnak (pl. magyar, dán, szlovák, afrikai nyelvek), a modellek kevésbé pontos válaszokat adhatnak.

2. Nyelvi struktúrák és kulturális eltérések: Az eltérő nyelvtani szabályok és kulturális sajátosságok nehezítik a modellek általánosítási képességeit, különösen olyan feladatok esetén, amelyek kulturális kontextust is igényelnek.

Bár a magyar nyelv nem tartozik a legnagyobb beszélőszámú nyelvek közé (mint az angol vagy a kínai), a legtöbb modell magyar nyelven is magas szinten teljesít. Ennek oka, hogy a képzési adatbázis tartalmaz elegendő mennyiségű magyar nyelvű szövegeket is, amelyek lehetővé teszik a pontos és természetes válaszok generálását, de előfordulhat, hogy a válaszok nem annyira részletesek vagy természetesek, mint angolul. A magyar nyelv gazdag az idiomatikus kifejezésekben és szlengben, amelyek néha kihívást jelentenek a modell számára.

A jelenlegi fejlett LLM-ek esetében több technikával, finomhangolással optimalizálják a modelleket, hogy az angoltól eltérő nyelveken is minél inkább megfelelő válaszokat adjanak, de a teljesítményük így is jelentősen függ a bemenet nyelvétől és a feladat típusától. A kutatások megkülönböztetik az alábbi két feladattípust:

• Translation-equivariant feladatok: Ezeknél a feladatoknál a helyes válasz nem függ a bemenet nyelvétől. Például a matematikai kérdések és tények ezek közé tartoznak. Az LLM-ek ezeken a területeken viszonylag következetesen teljesítenek.

• Translation-variant feladatok: Ide tartoznak az olyan problémák, amelyek nyelvspecifikusak, például szójátékok, nyelvtani sajátosságok vagy kulturális utalások. Ezeknél a teljesítmény erősen változó lehet.

Az LLM-ek lefordítják angolra a nem angol szövegeket?

A modern nagy nyelvi modellek (LLM-ek) működése mögött az a koncepció áll, hogy a modellek nem fordítanak le más nyelvekről, hanem közvetlenül a célnyelven generálják a válaszokat. Ez a megközelítés számos előnyt kínál, amelyek hozzájárulnak a pontosabb, gyorsabb és természetesebb interakciókhoz. Amikor egy LLM-et tréningeznek, hatalmas mennyiségű szöveges adatot használnak (ahogy már korábban utaltam rá), amely különféle nyelveken íródott. A modell nem tárol szöveges adatokat vagy kifejezetten memorizálja a példákat, hanem mintázatokat, statisztikai kapcsolatokat és összefüggéseket tanul meg. Ennek köszönhetően, amikor egy kérdést vagy feladatot kap, a modell a tanult mintázatok alapján közvetlenül a célnyelven állítja elő a választ, anélkül, hogy először más nyelvre fordítana.

A fordítási lépés kihagyásának előnyei

• Hibalehetőség csökkenése: A fordítási folyamat során előfordulhat, hogy a forrásnyelv jelentése nem teljesen egyértelműen adható vissza a célnyelven, különösen a kulturális vagy nyelvtani eltérések miatt. A közvetlen generálás kiküszöböli ezt a problémát, mivel a modell nem "közvetítőként" kezeli a nyelvet, hanem a célnyelvi válasz generálására összpontosít.
• Természetesebb nyelvhasználat: Az LLM-ek képesek figyelembe venni a célnyelv sajátosságait, például az idiomatikus kifejezéseket, helyi szokásokat és nyelvtani szabályokat. Ez különösen fontos a természetes és érthető szövegek előállítása során.
• Gyorsabb válaszadás: A fordítás kihagyása csökkenti a válaszadás időigényét, hiszen egyetlen lépésben készül el a végleges válasz.

Nyelvi finomhangolás (fine-tuning): A soknyelvű modell általános képességeit célzott finomhangolással tovább lehet javítani, hogy az adott nyelven még pontosabb válaszokat generáljon. Beágyazások és kontextuskezelés: Az LLM-ek szövegbeágyazásokkal dolgoznak, amelyek matematikai reprezentációk segítségével fejezik ki a szavak, kifejezések és mondatok jelentését. Ez lehetővé teszi, hogy a modell a célnyelvi kontextust közvetlenül értelmezze és annak megfelelő választ hozzon létre.

Mi történik, ha egy adott témához csak angol nyelvű források álltak rendelkezésre?

Amikor egy nagy nyelvi modell (LLM) képzéséhez egy adott témában – például kémiában – kizárólag angol nyelvű forrásokat használnak, a modell mégis képes lehet más nyelveken, például magyarul is válaszolni. Azonban a válaszok minősége számos tényezőtől függ, amelyek befolyásolják a pontosságot és természetességet.

A modell képességei és korlátai

A modern LLM-ek egyik előnye, hogy képesek az egyik nyelven megszerzett tudást más nyelvekre is áthelyezni. Ez a „nyelvi átvitel” azt jelenti, hogy a modell az angol nyelvű források alapján képes magyar nyelven válaszokat generálni. Ugyanakkor ez nem mindig hibamentes:

• Pontatlanságok: Előfordulhat, hogy az átvitel során egyes fogalmak elveszítik az eredeti jelentésüket vagy nem teljesen megfelelő magyar kifejezéseket használ a modell.
• Fordítási hatás: Néha a válaszok túlzottan „fordításszerűek” lehetnek, ami kevésbé természetes megfogalmazásokat eredményez.

Terminológia kezelése

A szakmai terminológia kezelése különösen fontos olyan témákban, mint a kémia, orvostudomány vagy technológia. Az angol forrásokon alapuló modellek a következőképpen dolgozhatják fel a kifejezéseket:

• Közvetlen átvétel: Az angol kifejezések változatlan formában kerülhetnek a magyar válaszokba, például „chemical bonding” fordítása helyett „chemical bonding” jelenhet meg.
• Fordítás vagy adaptáció: Ha a modell megfelelő magyar képzést kapott, igyekszik megtalálni a magyar megfelelőket, például „chemical bonding” → „kémiai kötés”.

A magyar nyelvű képzési adatok hatása

Ha az adott témához, például kémiához, nagyon kevés vagy semmilyen magyar nyelvű szöveges adatot nem használtak a modell képzése során, az alábbi problémák merülhetnek fel:

• Pontatlan válaszok: A modell az angol nyelvű kontextus alapján próbálja meg generálni a magyar választ, ami pontatlanságokhoz vezethet.
• Nem természetes nyelvezet: A válaszok túlzottan formálisak vagy merevek lehetnek, mivel a modell nem rendelkezik elég magyar nyelvű mintával a természetes fogalmazáshoz.

Kontextus hiánya

A magyar nyelvű kontextus hiánya miatt a modell nehezen tudja figyelembe venni az adott nyelv kulturális és stilisztikai sajátosságait, ami a következőkhöz vezethet:

• Stílusbeli eltérések: A válaszok nem illeszkednek teljesen a magyar nyelvhasználat szokásaihoz.
• Szóhasználati hibák: Például egy adott szakmai kifejezés hibás vagy nem megszokott módon jelenhet meg.

Mikor érdemes angolul kérdezni?

Specifikus vagy szakmai témákban, vagyis olyan témák esetén, amelyek rendkívül részletes szakmai tudást igényelnek – például kémia, fizika, orvostudomány vagy technológia –, az angol nyelvű kérdések nagyobb valószínűséggel vezetnek részletes és pontos válaszokhoz.

• Az angol források bősége miatt a modell jobban képes az információkat feldolgozni és strukturálni.
• Sok szakmai kifejezés angol nyelven született, így az eredeti kontextusban könnyebben érthetők és magyarázhatók.

Magyar nyelvű források hiánya

Ha a modell képzésében az adott témában nem álltak rendelkezésre magyar nyelvű források, a magyar válaszok néha kevésbé pontosak lehetnek. Az angol kérdések viszont lehetővé teszik, hogy a modell az angol nyelvű tanulási adatbázisokban található információkat közvetlenül használja.

Példa az eltérésekre

Az alábbi példában látható, hogy ugyanarra a kérdésre angolul részletesebb választ kapunk:

Magyarul:
„Mi a fotoszintézis?”
Válasz:
„A fotoszintézis egy olyan folyamat, amelyben a növények napfény segítségével szerves anyagokat állítanak elő.”

Angolul:
„What is photosynthesis?”
Válasz:
„Photosynthesis is the process by which green plants and some other organisms use sunlight to synthesize foods with the help of chlorophyll, converting carbon dioxide and water into glucose and oxygen.”

Az angol válasz mélyebben magyarázza el a folyamatot, beleértve a kémiai reakciók részleteit is, amelyek a magyar válaszból kimaradhatnak.

Tehát a válaszok részletessége tématerületenként eltérő lehet, a hétköznapi életben az alábbiak szerint tudjuk ezt csoportosítani, hogy mikor érdemes angolul kérdeznünk:

• Általános témák: Mindkét nyelven hasonló pontosság
• Szakterületek: Angol nyelven általában precízebb terminológia
• Technikai dokumentáció: Angol nyelven részletesebb lehet

Egy köztes megoldás lehet ha a kérdést magyarul tesszük fel, majd jelezzük, hogy a téma összetettségére való tekintettel válaszolhat angolul. Így szinte ugyanazt a részletességet érhetjük el, mintha már eleve angolul kérdeztünk volna.

Összefoglalás

Az angol nyelv használata különösen előnyös, ha nagy pontosságra és mélyebb részletekre van szükség. Ugyanakkor fontos megjegyezni, hogy a magyar nyelvű válaszok folyamatos fejlődése – köszönhetően a többnyelvű LLM-ek előrehaladásának – egyre inkább lehetővé teszi a természetes és pontos információszerzést magyar nyelven is. Látható, hogy az LLM-ek működése, a nyelvek közötti átvitel és a szakmai terminológia kezelése olyan tényezők, amelyek meghatározzák a válaszok minőségét és használhatóságát. A megfelelő nyelv kiválasztása pedig kulcsfontosságú lehet az optimális eredmény eléréséhez.