論文の概要: mT5: A massively multilingual pre-trained text-to-text transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.11934v3
• Date: Thu, 11 Mar 2021 18:45:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-04 06:39:56.911837
• Title: mT5: A massively multilingual pre-trained text-to-text transformer
• Title（参考訳）: mt5:多言語で事前学習されたテキストからテキストへのトランスフォーマー
• Authors: Linting Xue, Noah Constant, Adam Roberts, Mihir Kale, Rami Al-Rfou, Aditya Siddhant, Aditya Barua, Colin Raffel
• Abstract要約: The Text-to-Text Transfer Transformer (T5) は、統一されたテキスト・トゥ・テキストフォーマットとスケールを利用して、英語のNLPタスクで最先端の結果を得る。 101言語をカバーする新しいCommon Crawlベースのデータセットで事前トレーニングを行ったマルチ言語版T5であるmT5を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.0210636815514
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The recent "Text-to-Text Transfer Transformer" (T5) leveraged a unified text-to-text format and scale to attain state-of-the-art results on a wide variety of English-language NLP tasks. In this paper, we introduce mT5, a multilingual variant of T5 that was pre-trained on a new Common Crawl-based dataset covering 101 languages. We detail the design and modified training of mT5 and demonstrate its state-of-the-art performance on many multilingual benchmarks. We also describe a simple technique to prevent "accidental translation" in the zero-shot setting, where a generative model chooses to (partially) translate its prediction into the wrong language. All of the code and model checkpoints used in this work are publicly available.
• Abstract（参考訳）: 最近の"Text-to-Text Transfer Transformer" (T5)は、統一されたテキストからテキストへのフォーマットとスケールを利用して、様々な英語のNLPタスクで最先端の結果を得る。 本稿では,101言語をカバーする新しいCommon Crawlベースのデータセットで事前学習した多言語版T5であるmT5を紹介する。 我々はmT5の設計と修正について詳述し、多くの多言語ベンチマークでその最先端性能を示す。 また、ゼロショット設定において、生成モデルがその予測を(部分的に)間違った言語に翻訳する「事故翻訳」を防ぐための簡単な手法についても述べる。 この作業で使用されるコードとモデルチェックポイントはすべて公開されています。

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