論文の概要: From English To Foreign Languages: Transferring Pre-trained Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.07306v2
• Date: Wed, 29 Apr 2020 01:16:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-30 19:59:31.629970
• Title: From English To Foreign Languages: Transferring Pre-trained Language Models
• Title（参考訳）: 英語から外国語へ:事前学習された言語モデルを転送する
• Authors: Ke Tran
• Abstract要約: 事前訓練されたモデルは、多くの下流自然言語処理(NLP)タスクにおいてその効果を実証している。 多言語事前訓練モデルの可用性により、高リソース言語から低リソース言語へのNLPタスクのゼロショット転送が可能となる。 我々は,既存の事前学習されたモデルを,限定的な計算予算の下で英語から他言語に移行する問題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.12691047660244334
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pre-trained models have demonstrated their effectiveness in many downstream natural language processing (NLP) tasks. The availability of multilingual pre-trained models enables zero-shot transfer of NLP tasks from high resource languages to low resource ones. However, recent research in improving pre-trained models focuses heavily on English. While it is possible to train the latest neural architectures for other languages from scratch, it is undesirable due to the required amount of compute. In this work, we tackle the problem of transferring an existing pre-trained model from English to other languages under a limited computational budget. With a single GPU, our approach can obtain a foreign BERT base model within a day and a foreign BERT large within two days. Furthermore, evaluating our models on six languages, we demonstrate that our models are better than multilingual BERT on two zero-shot tasks: natural language inference and dependency parsing.
• Abstract（参考訳）: 事前訓練されたモデルは、多くの下流自然言語処理(NLP)タスクにおいてその効果を実証している。 多言語事前訓練モデルの可用性により、高リソース言語から低リソース言語へのNLPタスクのゼロショット転送が可能となる。 しかし、事前訓練されたモデルを改善する最近の研究は英語に重点を置いている。 他の言語の最新のニューラルアーキテクチャをスクラッチからトレーニングすることは可能だが、必要な計算量のために望ましくない。 本研究では,既存の事前学習済みモデルを英語から他の言語へ,限られた計算予算で移行する問題に取り組む。 1つのgpuで1日以内に外部bertベースモデルを取得し、2日以内に外部bertモデルを取得することができる。 さらに,6つの言語でモデルを評価することにより,自然言語推論と依存関係解析という2つのゼロショットタスクにおいて,多言語bertよりもモデルが優れていることを示す。

関連論文リスト

• PolyLM: An Open Source Polyglot Large Language Model [57.64420154135178]
  我々は6400億(B)トークンでトレーニングされた多言語大言語モデル(LLM)であるPolyLMについて述べる。 その多言語的能力を高めるために,1) バイリンガルデータをトレーニングデータに統合し,2) 事前学習中に英語以外のデータの比率を30%から60%に引き上げるカリキュラム学習戦略を採用する。 さらに,モデル微調整のために,132.7Kの多言語命令を自動的に生成する多言語自己指示手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-12T09:00:37Z)
• Soft Language Clustering for Multilingual Model Pre-training [57.18058739931463]
  本稿では,インスタンスを条件付きで符号化するためのフレキシブルガイダンスとして,コンテキスト的にプロンプトを検索するXLM-Pを提案する。 我々のXLM-Pは、(1)言語間における言語不変および言語固有知識の軽量なモデリングを可能にし、(2)他の多言語事前学習手法との容易な統合を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-13T08:08:08Z)
• Efficient Language Model Training through Cross-Lingual and Progressive Transfer Learning [0.7612676127275795]
  ほとんどのトランスフォーマー言語モデルは英語のテキストで事前訓練されている。 モデルのサイズが大きくなるにつれて、英語と他の言語のパフォーマンスギャップはさらに大きくなる。 我々はCLP-Transferと呼ばれる言語横断的・進行的トランスファー学習手法を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-23T18:56:12Z)
• GreenPLM: Cross-Lingual Transfer of Monolingual Pre-Trained Language Models at Almost No Cost [7.510253441699812]
  本研究では,両言語レキシコンを用いて事前学習した言語モデルを直接他の言語に翻訳するGreenPLMというフレームワークを提案する。 このアプローチを18言語のBERTモデルで検証し、このフレームワークが、トレーニングコストの高い他のフレームワークに匹敵するものであることを示す。 7つのテスト言語のうち6つで、このフレームワークは、トレーニング前の最大200倍の労力で、元のモノリンガル言語モデルより優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-13T18:59:15Z)
• Language-Family Adapters for Low-Resource Multilingual Neural Machine Translation [129.99918589405675]
  自己超越で訓練された大規模多言語モデルは、幅広い自然言語処理タスクにおいて最先端の結果を達成する。 マルチリンガルな微調整は低リソース言語のパフォーマンスを向上させるが、モデル全体を変更する必要があるため、極めて高価である。 言語間移動を容易にするため,mBART-50上で言語ファミリーアダプタを訓練する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-30T05:02:42Z)
• UNKs Everywhere: Adapting Multilingual Language Models to New Scripts [103.79021395138423]
  マルチリンガルBERT(mBERT)やXLM-Rのような多言語言語モデルは、様々なNLPタスクに対して最先端の言語間転送性能を提供する。 キャパシティの制限と事前トレーニングデータの大きな差のため、リソース豊富な言語とリソースを対象とする言語には大きなパフォーマンスギャップがある。 本稿では,事前学習した多言語モデルの低リソース言語や未知のスクリプトへの高速かつ効果的な適応を可能にする新しいデータ効率手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-31T11:37:28Z)
• Unsupervised Domain Adaptation of a Pretrained Cross-Lingual Language Model [58.27176041092891]
  最近の研究は、大規模未ラベルテキストに対する言語間言語モデルの事前学習が、大幅な性能向上をもたらすことを示唆している。 本稿では,絡み合った事前学習した言語間表現からドメイン固有の特徴を自動的に抽出する,教師なし特徴分解手法を提案する。 提案モデルでは、相互情報推定を利用して、言語間モデルによって計算された表現をドメイン不変部分とドメイン固有部分に分解する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-23T16:00:42Z)
• Towards Fully Bilingual Deep Language Modeling [1.3455090151301572]
  両言語のパフォーマンスを損なうことなく、2つの遠隔関連言語に対してバイリンガルモデルを事前学習することが可能かを検討する。 フィンランド英語のバイリンガルBERTモデルを作成し、対応するモノリンガルモデルを評価するために使用されるデータセットの性能を評価する。 我々のバイリンガルモデルは、GLUE上のGoogleのオリジナル英語BERTと同等に動作し、フィンランドのNLPタスクにおける単言語フィンランドBERTのパフォーマンスとほぼ一致します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-22T12:22:50Z)
• Multilingual Translation with Extensible Multilingual Pretraining and Finetuning [77.33262578776291]
  これまでの研究は、bitextで微調整することで機械翻訳システムを作成できることを実証してきた。 多言語翻訳モデルは多言語微調整により作成可能であることを示す。 事前訓練されたモデルは、性能を損なうことなく、追加の言語を組み込むように拡張できることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-02T05:36:55Z)
• WikiBERT models: deep transfer learning for many languages [1.3455090151301572]
  ウィキペディアデータから言語固有のBERTモデルを作成するための、単純で完全に自動化されたパイプラインを導入します。 我々は,これらのモデルの有効性を,Universal Dependenciesデータに基づく最先端のUDifyを用いて評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-02T11:57:53Z)
• ParsBERT: Transformer-based Model for Persian Language Understanding [0.7646713951724012]
  本稿ではペルシャ語用単言語BERT(ParsBERT)を提案する。 他のアーキテクチャや多言語モデルと比較すると、最先端のパフォーマンスを示している。 ParsBERTは、既存のデータセットや合成データセットを含む、すべてのデータセットでより高いスコアを取得する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-26T05:05:32Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。