論文の概要: A Primer on Pretrained Multilingual Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.00676v1
- Date: Thu, 1 Jul 2021 18:01:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-05 12:55:35.530112
- Title: A Primer on Pretrained Multilingual Language Models
- Title（参考訳）: 事前学習された多言語モデルにおけるプライマー
- Authors: Sumanth Doddapaneni, Gowtham Ramesh, Anoop Kunchukuttan, Pratyush
Kumar, Mitesh M. Khapra
- Abstract要約: MLLM(Multilingual Language Models)は、多数の言語に事前学習の能力をもたらすための実行可能な選択肢として登場した。
本報告では,MLLMに関する研究分野について概説する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.943173499882885
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Multilingual Language Models (MLLMs) such as mBERT, XLM, XLM-R, \textit{etc.}
have emerged as a viable option for bringing the power of pretraining to a
large number of languages. Given their success in zero shot transfer learning,
there has emerged a large body of work in (i) building bigger MLLMs covering a
large number of languages (ii) creating exhaustive benchmarks covering a wider
variety of tasks and languages for evaluating MLLMs (iii) analysing the
performance of MLLMs on monolingual, zero shot crosslingual and bilingual tasks
(iv) understanding the universal language patterns (if any) learnt by MLLMs and
(v) augmenting the (often) limited capacity of MLLMs to improve their
performance on seen or even unseen languages. In this survey, we review the
existing literature covering the above broad areas of research pertaining to
MLLMs. Based on our survey, we recommend some promising directions of future
research.
- Abstract（参考訳）: mBERT, XLM, XLM-R, \textit{etc.} のような多言語言語モデル(MLLM)
多くの言語に事前訓練の力を もたらすための選択肢として現れました
Given their success in zero shot transfer learning, there has emerged a large body of work in (i) building bigger MLLMs covering a large number of languages (ii) creating exhaustive benchmarks covering a wider variety of tasks and languages for evaluating MLLMs (iii) analysing the performance of MLLMs on monolingual, zero shot crosslingual and bilingual tasks (iv) understanding the universal language patterns (if any) learnt by MLLMs and (v) augmenting the (often) limited capacity of MLLMs to improve their performance on seen or even unseen languages.
本調査では,MLLMに関する研究領域を網羅する文献について概説する。
本調査に基づき,今後の研究の今後の方向性を示唆する。
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