論文の概要: On the Multilingual Capabilities of Very Large-Scale English Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.13349v1
• Date: Mon, 30 Aug 2021 16:18:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-31 15:01:10.326046
• Title: On the Multilingual Capabilities of Very Large-Scale English Language Models
• Title（参考訳）: 大規模英語モデルの多言語性について
• Authors: Jordi Armengol-Estap\'e, Ona de Gibert Bonet and Maite Melero
• Abstract要約: GPT(Generative Pre-trained Transformer)は、機械学習の歴史において、前例のない規模に拡張されている。 本研究では,GPT-3の多言語的スキルについて検討し,事前学習用コーパスであるカタルーニャ語にはほとんど現れない1つの言語に着目した。 このモデルでは、特に生成タスクにおいて、主に言語理解タスクでは予測可能な制限があるが、ゼロショットシナリオでは顕著な結果が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative Pre-trained Transformers (GPTs) have recently been scaled to unprecedented sizes in the history of machine learning. These models, solely trained on the language modeling objective, have been shown to exhibit outstanding few-shot learning capabilities in a number of different tasks. Nevertheless, aside from anecdotal experiences, little is known regarding their multilingual capabilities, given the fact that the pre-training corpus is almost entirely composed of English text. In this work, we investigate the multilingual skills of GPT-3, focusing on one language that barely appears in the pre-training corpus, Catalan, which makes the results especially meaningful; we assume that our results may be relevant for other languages as well. We find that the model shows an outstanding performance, particularly in generative tasks, with predictable limitations mostly in language understanding tasks but still with remarkable results given the zero-shot scenario. We investigate its potential and limits in extractive question-answering and natural language generation, as well as the effect of scale in terms of model size.
• Abstract（参考訳）: GPT(Generative Pre-trained Transformer)は、機械学習の歴史において前例のない規模に拡張されている。 これらのモデルは、言語モデリングの目的にのみ訓練されており、様々なタスクにおいて優れた数発の学習能力を示すことが示されている。 それにもかかわらず、前訓練されたコーパスがほとんど完全に英語のテキストで構成されているという事実を考えると、その多言語能力についてはほとんど知られていない。 本研究では,GPT-3の多言語的スキルについて検討し,学習前コーパスであるカタルーニャ語にはほとんど現れない1つの言語に着目した。 このモデルでは、特に生成タスクにおいて、主に言語理解タスクでは予測可能な制限があるが、ゼロショットシナリオでは顕著な結果が得られる。 本稿では,抽出質問文と自然言語生成におけるその可能性と限界,およびモデルサイズにおけるスケールの効果について検討する。

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