《電子技術(shù)應(yīng)用》
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英文语言大模型特定文化改造方法研究
网络安全与数据治理
张文静1,2,肖思琪1,2,雷雪娇1,2,王宁1,2,张华正1,2,安美娟1,2,杨必琨1,2, 刘兆祥1,2,王恺1,2,廉士国1,2
1.中国联通数据科学与人工智能研究院;2.联通数据智能有限公司
摘要: 大语言模型的迅猛发展已成为人工智能领域的显著趋势。然而,目前领先的大语言模型多基于英文,直接将其应用于特定文化领域下的任务时存在局限,如特定领域知识不足和文化价值观差异导致的误解。为应对这一挑战,提出了一种针对特定文化背景下大模型的快速改造方法,该方法基于特定文化知识能力和安全价值观数据进行指令微调。以中文为特定文化背景,选用LLaMA38B英文大模型作为实验对象,评估结果显示,改造后的大模型在保持原有领域知识优势的同时,显著增强了在特定领域下的知识能力和安全价值观适应能力。
中圖分類(lèi)號(hào):TP301.6文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:ADOI:10.19358/j.issn.2097-1788.2025.11.003引用格式:張文靜,肖思琪,雷雪嬌,等. 英文語(yǔ)言大模型特定文化改造方法研究[J].網(wǎng)絡(luò)安全與數(shù)據(jù)治理,2025,44(11):12-17.
Methodology of adapting large English language models for specific cultural contexts
Zhang Wenjing1,2,Xiao Siqi1,2,Lei Xuejiao1,2,Wang Ning1,2,Zhang Huazheng1,2,An Meijuan1,2, Yang Bikun1,2,Liu Zhaoxiang1,2,Wang Kai1,2,Lian Shiguo1,2
1. Data Science & Artificial Intelligence Research Institute, China Unicom; 2. Unicom Data Intelligence, China Unicom
Abstract: The rapid growth of large language models(LLMs) has emerged as a prominent trend in the field of artificial intelligence. However, current state-of-the-art LLMs are predominantly based on English. They encounter limitations when directly applied to tasks in specific cultural domains, due to deficiencies in domainspecific knowledge and misunderstandings caused by differences in cultural values. To address this challenge, this paper proposes a rapid adaptation method for large models in specific cultural contexts, which leverages instruction-tuning based on specific cultural knowledge and safety values data. Taking Chinese as the specific cultural context and utilizing the LLaMA3-8B as the experimental English LLM, the evaluation results demonstrate that the adapted LLM significantly enhances its capabilities in domain-specific knowledge and adaptability to safety values, while maintaining its original expertise advantages.
Key words : large language models; specific cultural contexts; rapid adaptation

引言

近年來(lái),大語(yǔ)言模型[1-2]的發(fā)展呈現(xiàn)出蓬勃的態(tài)勢(shì)。雖然中文模型正在快速崛起,但在權(quán)威的全球語(yǔ)言模型基準(zhǔn)測(cè)試平臺(tái)Chatbot Arena[3]的排行中,顯著體現(xiàn)出一個(gè)現(xiàn)象:當(dāng)前位居前列的先進(jìn)大語(yǔ)言模型[4-6]均為英文模型。其中,Meta的LLaMA3[7]模型在代碼生成、邏輯推理、文本創(chuàng)作和摘要提煉等方面相較于同參數(shù)量級(jí)的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手展現(xiàn)出了顯著的性能提升。然而,值得注意的是,其應(yīng)用場(chǎng)景主要聚焦于英文環(huán)境。盡管其訓(xùn)練數(shù)據(jù)涵蓋了超過(guò)30種語(yǔ)言,但非英文的多語(yǔ)種數(shù)據(jù)在整體訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的占比僅達(dá)到5%。英文大模型主要訓(xùn)練語(yǔ)料為英文,在英文場(chǎng)景下智能程度顯著高于其他語(yǔ)種,直接將此類(lèi)模型應(yīng)用于特定語(yǔ)言場(chǎng)景將面臨諸多挑戰(zhàn)。

大模型英文能力顯著高于其他語(yǔ)種的現(xiàn)象與預(yù)訓(xùn)練時(shí)學(xué)習(xí)語(yǔ)料的不平衡有直接關(guān)系,特別是在涉及各國(guó)各地區(qū)獨(dú)特的知識(shí)能力和安全價(jià)值觀時(shí)尤為顯著。當(dāng)非主要訓(xùn)練語(yǔ)言的用戶(hù)與這些大模型進(jìn)行交互時(shí),往往會(huì)出現(xiàn)理解偏差甚至錯(cuò)誤回答的情況。因此,大模型不僅需要深入掌握英文語(yǔ)境下的通用知識(shí),具備基本的推理、計(jì)算、翻譯、分類(lèi)、生成等能力,而且必須能夠因地制宜,根據(jù)用戶(hù)所屬特定文化下的知識(shí)能力和安全價(jià)值觀進(jìn)行精準(zhǔn)交互,以確保信息傳達(dá)的準(zhǔn)確性和有效性。

在大模型的實(shí)際應(yīng)用中,如何維持其英文能力的卓越性,同時(shí)確保其在特定文化下的知識(shí)能力與安全價(jià)值觀的對(duì)齊,是一項(xiàng)亟待解決的挑戰(zhàn)。通過(guò)觀察外國(guó)專(zhuān)家在華的成功適應(yīng)案例(如圖1所示),本文得以獲得啟示。以醫(yī)學(xué)專(zhuān)家馬海德為例,他作為瑞士日內(nèi)瓦大學(xué)的醫(yī)學(xué)博士,于1933年來(lái)華從事醫(yī)學(xué)研究。他不僅積極投入診療與調(diào)研,而且迅速掌握了普通話(huà)及陜北方言,進(jìn)而成功協(xié)助創(chuàng)建了中央皮膚性病研究所,并參與制定了針對(duì)性病和麻風(fēng)病的防治計(jì)劃,將其專(zhuān)業(yè)知識(shí)貢獻(xiàn)于中國(guó)。馬海德的事例表明,通過(guò)針對(duì)特定語(yǔ)言文化環(huán)境的能力提升和安全價(jià)值觀調(diào)整,即便在文化背景與價(jià)值觀存在差異的情況下,也能有效利用外國(guó)專(zhuān)家的專(zhuān)業(yè)知識(shí)。這一經(jīng)驗(yàn)為大模型領(lǐng)域提供了借鑒:開(kāi)發(fā)適應(yīng)特定文化背景的能力增強(qiáng)與價(jià)值觀再造方法,以高效地優(yōu)化現(xiàn)有的英文大模型,使其更好地服務(wù)于全球不同文化背景下的用戶(hù)。

無(wú)標(biāo)題.png

圖1外國(guó)專(zhuān)家(英文專(zhuān)家)中文本土化改造學(xué)習(xí)路線(xiàn)圖

針對(duì)英文大模型在特定文化背景下的快速適配問(wèn)題,本文提出一種基于特定文化下知識(shí)能力和安全價(jià)值觀數(shù)據(jù)的指令微調(diào)流程與方法。該方法無(wú)需預(yù)訓(xùn)練,即可使模型在短期內(nèi)實(shí)現(xiàn)對(duì)于特定國(guó)家與地區(qū)文化的快速適配。以中國(guó)文化為例,本文采用LLaMA38B作為待改造的英文大語(yǔ)言模型,深入探討了指令微調(diào)策略在促進(jìn)模型快速適配中文語(yǔ)境下基礎(chǔ)能力與安全價(jià)值觀的有效性。評(píng)估結(jié)果表明,經(jīng)過(guò)知識(shí)能力與安全價(jià)值觀改造后的大模型,不僅成功保留了其原先優(yōu)越的專(zhuān)業(yè)知識(shí),還顯著增強(qiáng)了特定文化下的知識(shí)和能力,同時(shí)確保完全符合特定社會(huì)文化下的價(jià)值觀和安全標(biāo)準(zhǔn)。


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http://ihrv.cn/resource/share/2000006856


作者信息:

張文靜1,2,肖思琪1,2,雷雪嬌1,2,王寧1,2,

張華正1,2,安美娟1,2,楊必琨1,2,

劉兆祥1,2,王愷1,2,廉士國(guó)1,2

(1.中國(guó)聯(lián)通數(shù)據(jù)科學(xué)與人工智能研究院,北京100033;

2.聯(lián)通數(shù)據(jù)智能有限公司,北京100033)


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