Liefern Abfragen von Modellen auf Englisch bessere Ergebnisse?

Die Grundlagen der mehrsprachigen Fähigkeiten

Das Training von großen Sprachmodellen wird typischerweise von englischsprachigen Daten dominiert, obwohl auch mehrsprachige Daten verwendet werden, um die Funktionalität in verschiedenen Sprachen zu ermöglichen. Die Dominanz des Englischen in digitalen Inhalten und wissenschaftlichen Publikationen beeinflusst die sprachlichen Fähigkeiten der Modelle erheblich. Beispielsweise bestand der Trainingsdatensatz für GPT-3 zu fast 93 % aus englischsprachigen Inhalten (dies waren die letzten offiziellen Daten, die zu den Modellen von OpenAI veröffentlicht wurden).

1. Datendominanz: Der Anteil der während des Trainings verwendeten Daten bestimmt die Kompetenz des Modells in einer bestimmten Sprache. Für Sprachen mit geringerer Repräsentation (z. B. Ungarisch, Dänisch, Slowakisch, viele afrikanische Sprachen) können Modelle weniger genaue Antworten liefern.

2. Sprachliche Strukturen und kulturelle Unterschiede: Unterschiedliche grammatikalische Regeln und kulturelle Besonderheiten erschweren es Modellen, zu generalisieren, insbesondere bei Aufgaben, die kulturellen Kontext erfordern.

Obwohl Ungarisch nicht zu den Sprachen mit den meisten Sprechern gehört (wie Englisch oder Chinesisch), leisten die meisten Modelle auf Ungarisch sehr gute Arbeit. Dies liegt daran, dass die Trainingsdatensätze eine ausreichende Menge an ungarischem Text enthalten, um genaue und natürlich klingende Antworten zu generieren, obwohl diese Antworten manchmal weniger detailliert oder natürlich klingen als auf Englisch. Die ungarische Sprache ist reich an idiomatischen Ausdrücken und Slang, was die Modelle gelegentlich vor Herausforderungen stellen kann.

Aktuelle, fortschrittliche LLMs verwenden verschiedene Techniken und Feinabstimmungen, um Antworten in anderen Sprachen als Englisch zu optimieren, aber ihre Leistung hängt immer noch stark von der Eingabesprache und der Art der Aufgabe ab. Die Forschung unterscheidet zwischen den folgenden zwei Aufgabentypen:

• Translationsäquivariante Aufgaben: Bei diesen Aufgaben hängt die richtige Antwort nicht von der Eingabesprache ab. Beispiele sind mathematische Fragen und Sachfragen. LLMs zeigen in diesen Bereichen tendenziell eine relativ konsistente Leistung über verschiedene Sprachen hinweg.

• Translationsvariante Aufgaben: Dazu gehören Probleme, die sprachspezifisch sind, wie z. B. Wortspiele, grammatikalische Besonderheiten oder kulturelle Bezüge. Die Leistung bei diesen Aufgaben kann je nach Sprache stark variieren.

Übersetzen LLMs nicht-englische Texte intern ins Englische?

Das Konzept hinter der Funktionsweise moderner großer Sprachmodelle (LLMs) ist, dass sie nicht intern aus anderen Sprachen übersetzen, sondern Antworten direkt in der Zielsprache generieren. Dieser Ansatz bietet mehrere Vorteile, die zu genaueren, schnelleren und natürlicheren Interaktionen beitragen. Wenn ein LLM trainiert wird, verarbeitet es riesige Mengen an Textdaten (wie bereits erwähnt), die in verschiedenen Sprachen geschrieben sind. Das Modell speichert keine Textdaten oder merkt sich Beispiele explizit; stattdessen lernt es Muster, statistische Beziehungen und Korrelationen. Wenn dem Modell eine Frage oder Aufgabe gestellt wird, verwendet es diese gelernten Muster, um die Antwort direkt in der Zielsprache zu erstellen, ohne sie zuerst in eine andere Sprache zu übersetzen.

Vorteile des Überspringens des Übersetzungsschritts

• Reduziertes Fehlerpotenzial: Bei der Übersetzung wird die Bedeutung der Ausgangssprache möglicherweise nicht perfekt in die Zielsprache übertragen, insbesondere aufgrund kultureller oder grammatikalischer Unterschiede. Die direkte Generierung eliminiert dieses Problem, da das Modell nicht als „Vermittler“ fungiert, sondern sich auf die Generierung der Antwort in der Zielsprache konzentriert.
• Natürlichere Sprachverwendung: LLMs können die spezifischen Merkmale der Zielsprache berücksichtigen, wie z. B. idiomatische Ausdrücke, lokale Gepflogenheiten und grammatikalische Regeln. Dies ist besonders wichtig für die Erstellung natürlicher und verständlicher Texte.
• Schnellere Antwortzeit: Das Überspringen des Übersetzungsschritts reduziert die Zeit, die benötigt wird, um eine Antwort zu generieren, da die endgültige Antwort in einem einzigen Schritt erstellt wird.

Sprachliche Feinabstimmung: Die allgemeinen Fähigkeiten eines mehrsprachigen Modells können durch gezielte Feinabstimmung weiter verbessert werden, um noch genauere Antworten in einer bestimmten Sprache zu generieren. Embeddings und Kontextverarbeitung: LLMs arbeiten mit Text-Embeddings, die mathematische Darstellungen sind, die die Bedeutung von Wörtern, Phrasen und Sätzen ausdrücken. Dies ermöglicht es dem Modell, den Kontext direkt in der Zielsprache zu interpretieren und eine angemessene Antwort zu erstellen.

Was passiert, wenn für ein bestimmtes Thema nur englische Quellen verfügbar waren?

Wenn ein großes Sprachmodell (LLM) zu einem bestimmten Thema – z. B. Chemie – ausschließlich mit englischsprachigen Quellen trainiert wird, kann das Modell möglicherweise trotzdem in anderen Sprachen antworten, z. B. auf Ungarisch. Die Qualität dieser Antworten hängt jedoch von mehreren Faktoren ab, die die Genauigkeit und Natürlichkeit beeinflussen.

Fähigkeiten und Einschränkungen von Modellen

Ein Vorteil moderner LLMs ist ihre Fähigkeit, in einer Sprache erworbenes Wissen auf andere Sprachen zu übertragen. Dieser „sprachübergreifende Transfer“ bedeutet, dass das Modell auf der Grundlage englischer Quellen Antworten auf Ungarisch generieren kann. Dies ist jedoch nicht immer fehlerfrei:

• Ungenauigkeiten: Konzepte können bei der Übertragung ihre ursprüngliche Bedeutung verlieren, oder das Modell verwendet möglicherweise ungeeignete ungarische Begriffe.
• Übersetzungseffekt: Manchmal können die Antworten übermäßig „übersetzungsartig“ klingen, was zu einer weniger natürlichen Formulierung führt.

Umgang mit Terminologie

Der Umgang mit Fachterminologie ist besonders wichtig in Bereichen wie Chemie, Medizin oder Technologie. Modelle, die hauptsächlich mit englischen Quellen trainiert wurden, können mit Begriffen wie folgt umgehen:

• Direkte Entlehnung: Englische Begriffe können unverändert in ungarischen Antworten erscheinen, z. B. „chemical bonding“ anstelle einer Übersetzung.
• Übersetzung oder Anpassung: Wenn das Modell ausreichend ungarisches Training erhalten hat, wird es versuchen, die ungarischen Äquivalente zu finden, z. B. „chemical bonding“ → „kémiai kötés“.

Die Auswirkungen ungarischer Trainingsdaten

Wenn sehr wenige oder keine ungarischen Textdaten für das Training des Modells zu einem bestimmten Thema wie Chemie verwendet wurden, können die folgenden Probleme auftreten:

• Ungenauigkeiten bei den Antworten: Das Modell versucht, die ungarische Antwort auf der Grundlage des englischen Kontexts zu generieren, was zu Ungenauigkeiten führen kann.
• Unnatürliche Sprache: Antworten können übermäßig formell oder steif klingen, da dem Modell genügend ungarische Beispiele für eine natürliche Formulierung fehlen.

Fehlender Kontext

Das Fehlen eines ungarischen Kontexts erschwert es dem Modell, die kulturellen und stilistischen Nuancen der Sprache zu berücksichtigen, was zu Folgendem führen kann:

• Stilistische Unterschiede: Antworten entsprechen möglicherweise nicht vollständig dem ungarischen Standardgebrauch.
• Vokabelfehler: Ein bestimmter Fachbegriff kann falsch oder auf unkonventionelle Weise erscheinen.

Wann lohnt es sich, auf Englisch zu fragen?

Bei spezifischen oder technischen Themen, d. h. Themen, die detailliertes Expertenwissen erfordern – wie z. B. Chemie, Physik, Medizin oder Technologie – ist es wahrscheinlicher, dass Fragen auf Englisch detailliertere und genauere Antworten liefern.

• Aufgrund der Fülle an englischen Quellen ist das Modell besser in der Lage, die Informationen zu verarbeiten und zu strukturieren.
• Viele Fachbegriffe stammen aus dem Englischen, wodurch sie in ihrem ursprünglichen Kontext leichter zu verstehen und zu erklären sind.

Mangel an ungarischen Quellen

Wenn das Training des Modells keine ungarischen Quellen für ein bestimmtes Thema enthielt, können ungarische Antworten manchmal weniger genau sein. Das Stellen von Fragen auf Englisch ermöglicht es dem Modell, die in seiner englischsprachigen Trainingsdatenbank vorhandenen Informationen direkt zu nutzen.

Beispiel für Unterschiede

Das folgende Beispiel zeigt, wie wir auf Englisch möglicherweise eine detailliertere Antwort auf dieselbe Frage erhalten:

Auf Ungarisch:
„Mi a fotoszintézis?”
Antwort:
„A fotoszintézis egy olyan folyamat, amelyben a növények napfény segítségével szerves anyagokat állítanak elő.” (Photosynthese ist ein Prozess, bei dem Pflanzen mithilfe von Sonnenlicht organische Stoffe produzieren.)

Auf Englisch:
„What is photosynthesis?”
Antwort:
„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.”

Die englische Antwort erklärt den Prozess detaillierter und enthält Einzelheiten über die Teilnehmer der chemischen Reaktion, die in der ungarischen Antwort möglicherweise fehlen.

Das Detailniveau der Antworten kann also je nach Themengebiet variieren. Im Alltag können wir zusammenfassen, wann es besser sein könnte, auf Englisch zu fragen:

• Allgemeine Themen: Ähnliche Genauigkeit in beiden Sprachen.
• Spezialgebiete: Im Allgemeinen präzisere Terminologie auf Englisch.
• Technische Dokumentation: Kann auf Englisch detaillierter sein.

Eine Zwischenlösung könnte darin bestehen, die Frage auf Ungarisch zu stellen, aber anzugeben, dass aufgrund der Komplexität des Themas eine englische Antwort akzeptabel ist. Auf diese Weise kann man fast den gleichen Detaillierungsgrad erreichen, als ob die Frage von Anfang an auf Englisch gestellt worden wäre.

Zusammenfassung

Die Verwendung von Englisch ist besonders vorteilhaft, wenn hohe Genauigkeit und größere Detailtiefe erforderlich sind. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass die kontinuierliche Verbesserung der ungarischen Antworten – dank der Weiterentwicklung mehrsprachiger LLMs – zunehmend auch in Ungarisch einen natürlichen und genauen Informationsabruf ermöglicht. Es ist klar, dass die Funktionsweise von LLMs, der sprachübergreifende Transfer und der Umgang mit Fachterminologie Faktoren sind, die die Qualität und Brauchbarkeit der Antworten bestimmen. Die Wahl der geeigneten Sprache kann der Schlüssel zu optimalen Ergebnissen sein.