UnifiedCrawl：低资源语言数据收集和高效 LLM 适应的新方法

其他 30/06/2025

三个要点
✔️ 提出了一个数据集 "UnifiedCrawl"，用于在低资源语言中调整大规模语言模型
✔️ 介绍了一种从大规模数据中有效提取相关文本并促进低资源语言学习的方法
✔️ 这种方法提高了现有模型的性能，并使其能够用于更多语言。语言。

UnifiedCrawl: Aggregated Common Crawl for Affordable Adaptation of LLMs on Low-Resource Languages
written by　Weiyun Wang, Zhe Chen, Wenhai Wang, Yue Cao, Yangzhou Liu, Zhangwei Gao, Jinguo Zhu, Xizhou Zhu, Lewei Lu, Yu Qiao, Jifeng Dai
(Submitted on 15 Nov 2024 (v1), last revised 7 Apr 2025 (this version, v2))
Comments: Published on arxiv.
Subjects: Computation and Language (cs.CL); Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV)

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摘要

本文提出了一种将 LLM 应用于低资源语言的新方法，称为 UnifiedCrawl：LLM 通常需要大量数据和资源，但对于低资源语言来说，很难收集到足够的数据。因此，作者正在研究一种低成本的方法，通过利用 Common Crawl 数据集来实现多语言 LLMs。

作者特别关注了数据收集过程中出现的挑战。数据提取和归一化以及减少冗余是关键步骤，这将带来高质量的数据并提高训练效率。我们还在寻找具有成本效益的方法，并致力于使用商用 GPU 进行操作。

我们提出的方法之一是一种名为 XGLM 的特定模型选择，其设计目的是便于在多种语言中应用。评估证实，所提出的方法比其他方法性能更好，而且 LLM 可以有效地应用于多种语言。

这项研究是促进 LLM 适应低资源语言和进一步扩大其多语言潜力的重要一步。

建议的方法

本文提出了一种方法来提高 LLM 在资源有限语言中的性能。主要的挑战在于低资源语言的数据收集难度以及与之相关的模型训练难度。

首先，该研究为低资源语言创建了一个大型数据集。具体来说，我们开发了基于通用抓取数据提取以前不存在的大规模数据集的技术。这使我们能够为特定语言建立量身定制的数据集，解决现有数据短缺的问题。

接下来，我们提出了利用更少资源实现模型适配的方法。其中，LoRA 等技术被用于在有限的计算资源下高效优化模型。这成功降低了计算负荷，并在使用插入式适配器的同时保持了模型性能。

作为评估的一部分，论文还在构建的数据集上测试了多语言模型的性能，并报告说，该模型比以前的方法获得了更高的准确性。特别是，在以低资源语言生成回复和其他任务方面，它们显示出了卓越的效果。

这些方法有望解决低资源语言数据不足这一重大挑战，并将促进多语言模型的未来发展。

实验

本文提出了一个名为 UnifiedCrawl 的框架，用于提高大规模语言模型（LLM）在低资源语言中的性能。低资源语言是指那些由于语言资源有限而尚未开展自然语言处理研究的语言。这个问题对于人工智能内容生成和翻译非常重要。

首先，我们正在研究如何从通用抓取数据集（Common Crawl dataset）中高效提取特定语言的数据，这是一个大型的网络文档数据集，可用于准确检索低资源语言的数据。然而，数据中往往混杂着噪音，为此也有人提出了数据清理方法。

然后，使用各种量化方法和一种名为 "QuALRA "的自适应方法对模型进行训练，从而在保持准确性的同时减少模型的内存使用量和计算负荷。这样就能有效地训练模型，尤其是在资源有限的环境中。

实验结果表明，与现有方法相比，所提出的方法能更有效地提高低资源语言的 LLM 性能。总之，这项研究有望推动低资源语言自然语言处理的发展。

结论

本文介绍了旨在提高低资源语言中 LLM 性能的研究。目前，LLM 在高资源语言中显示出卓越的效果，但在低资源语言中的表现却很有限。因此，本研究试图改进低资源语言的有效数据收集方法和模型训练方法。

主要方法是通过广泛的网络爬行收集多语言数据，并从中建立一个数据集 "UnifiedCrawl"。即使只有少量语言数据，该数据集也能发挥有效作用。此外，还对模型进行了微调，以确保它能有效地处理某些低资源语言。

实验结果表明，与以前的方法相比，所提出的方法提高了许多低资源语言的性能。这些结果将有助于扩大可应用 LLM 的语言范围。未来的工作包括更有效的数据收集和模型改进。

对象检测模型主要是封闭词汇类型，只能识别有限的固定类别。增加新的类别需要大量的注释数据。然而，现实世界中的物体类别几乎无穷无尽，这就需要能够检测未知类别的开放式词汇类型。对比学习（Contrastive Learning）使用成对的图像和语言数据，在这一挑战中备受关注。著名的模型包括 CLIP，但它在物体检测中的应用，如在训练过程中处理未见类别，仍然是一个挑战。