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较大的模型（>15B）似乎支持多语言，但它们较小的对应模型则不支持。我认为在其他语言上进行训练可以包含更多高质量数据，从而带来好处。但抛开这一点不谈，假设有足够的数据，一个仅支持英语的模型（理论上）可以更高效多少？

我自私地想知道，我们是否可以拥有稍微小一些（或在相同大小下更智能）的仅支持英语的模型。例如，LLama 60B，其Q8可能在48gb以下，或者command-r+在类似大小下具有q4。

讨论总结

本次讨论主要聚焦于多语言支持在大型语言模型中的成本与效益。参与者探讨了单一语言模型（尤其是英语）与多语言模型在效率、性能和泛化能力方面的差异。一方面，支持者认为单一语言模型可以更专注于特定任务，提高效率和性能；另一方面，反对者指出多语言模型能够提供更丰富的训练材料和学习机会，增强模型的泛化能力和文化理解。讨论中还涉及了模型大小、训练数据、翻译工具等多个相关话题，展现了对于多语言支持复杂性的深入思考。

主要观点

  1. 👍 单一语言模型可能更高效
    • 支持理由：减少总词汇量可以显著减少训练和推理的计算时间，提高表达的粒度。
    • 反对声音：多语言模型能够提供更丰富的训练材料和学习机会，增强模型的泛化能力和文化理解。
  2. 🔥 多语言模型不一定导致英语性能下降
    • 正方观点：多语言模型可能具有更好的泛化能力，因为它们被迫更接近实际概念。
    • 反方观点：连续预训练非英语文本可能导致灾难性遗忘，但尚未有研究明确指出多语言模型在主要语言上的表现较差。
  3. 💡 专门化模型可以提高特定领域的性能
    • 解释：通过减少多语言数据比例，可以提高特定领域（如文学、法律、医学）的模型性能，预计性能提升在5-15%之间。
  4. 🌍 多语言模型带来文化多样性
    • 解释：添加更多语言不仅带来新的语言，还带来不同的文化和哲学观点，这对于理解全球视角至关重要。
  5. 🚀 通用性更强的 AI 模型表现更佳
    • 解释：不同语言之间存在相互联系，例如英语和德语之间有很多词汇互借，这种相互理解有助于 AI 更好地掌握语言。

金句与有趣评论

  1. “😂 减少总词汇量可以显著减少训练和推理的计算时间。”
    • 亮点：强调了单一语言模型在效率上的潜在优势。
  2. “🤔 I’m not quite convinced that training a multilingual model necessarily leads to worse English performance.”
    • 亮点：提出了对多语言模型性能的质疑，引发深入思考。
  3. “👀 专门化模型可以提高特定领域的性能。”
    • 亮点：指出了模型专门化在特定领域可能带来的性能提升。
  4. “😂 单一语言的 tokenizer 可以更专业化，体积更小。”
    • 亮点：强调了单一语言模型在专业化方面的优势。
  5. “🤔 AI 模型如果知道英语和德语，就能理解哪些英语单词来自德语，反之亦然，这有助于 AI 更好地理解语言。”
    • 亮点：展示了多语言模型在语言理解方面的潜在优势。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为平衡，既有支持单一语言模型的观点，也有支持多语言模型的观点。主要分歧点在于模型效率与泛化能力之间的权衡，以及文化多样性对模型性能的影响。可能的原因包括对模型实际应用场景的不同理解和预期。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型专门化在特定领域的应用可能成为未来研究的热点。
  • 潜在影响：多语言模型在文化理解和全球视角方面的优势可能对跨文化交流和国际合作产生积极影响。

详细内容：

标题：关于多语言支持成本的热门讨论

在 Reddit 上，有一个题为“多语言支持的成本是多少？”的帖子引起了广泛关注。该帖指出，较大规模的模型（>15B）似乎具备多语言支持，而较小规模的模型则不然。发帖人好奇，在理论上，如果模型仅支持英语，且有充足数据，是否能更高效，比如能否拥有更小或在相同规模下更智能的模型，像 Llama 60B 可能在 Q8 下低于 48gb 或 command-r+ 在类似规模下采用 q4。此帖获得了众多点赞和大量评论，引发了激烈的讨论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面：有人认为，其他语言不仅提供了不同的词汇，还常常具有独特的含义和概念，这些是英语所没有的。如果模型仅在英语上训练，就会失去这些概念。还有人提出，使用翻译工具或过滤器将输入翻译为英语进行推理，再翻译回原语言的方式是否可行，但有人回应称，这并不能解决在训练阶段因缺乏其他语言数据而缺失概念的问题。也有人不太确信训练多语言模型必然会导致英语性能变差，认为多语言模型可能在某些方面表现更好。

有人指出，多语言模型在令牌化方面有最大的好处，可以减少总词汇量从而在训练和推理的计算时间上带来显著优势，或者在保持相同词汇量的情况下仅限制为英语，能减少训练和推理中使用的令牌数量，并提高概念表示的粒度。还有人认为，对于某些特定任务，专门的单语言（如英语）模型可能比同等规格的多语言模型更强大，但可能不够稳健。

有人基于信息理论分析，如果需要 4GB 的英语训练数据来获得足够的英语质量，那么每种语言可能都需要类似的量，模型会随着训练信息量的增加而变大。单语言的优势在于 100%的资源都投入到单一任务中，缺点是可能失去其他语言带来的更丰富的训练材料和学习机会。

有人认为，没有基于研究的情况下，仅英语模型可能更高效，因为无需为多语言支持分配资源，有可能在参数更少的情况下实现相似或更好的性能。但也有人觉得只用英语训练会差很多。还有人指出，单语言的令牌化器比多语言的更专业，对于大型模型，减少语言支持带来的模型缩小效果不明显，而且更多语言能带来不同的文化和哲学视角。

在这场讨论中，有人提到可以对模型进行专业化训练，比如 Nemotron-4 用 15%的多语言数据进行训练，LLaMA-3 用 5%的多语言数据训练。有人认为在最佳情况下，如果选择了特定的英语任务领域且数据质量良好，可能会有 5 - 15%的性能提升。

总之，关于多语言支持成本和模型性能的问题，大家观点各异，尚未达成明确的共识。但这些讨论为我们更深入理解语言模型的训练和优化提供了丰富的视角和思考方向。