論文の概要: IT5: Large-scale Text-to-text Pretraining for Italian Language Understanding and Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.03759v1
• Date: Mon, 7 Mar 2022 22:39:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-10 04:00:36.854754
• Title: IT5: Large-scale Text-to-text Pretraining for Italian Language Understanding and Generation
• Title（参考訳）: IT5: イタリア語理解と生成のための大規模テキスト・テキスト・プレトレーニング
• Authors: Gabriele Sarti, Malvina Nissim
• Abstract要約: イタリアで事前訓練されたエンコーダ・デコーダ・トランスフォーマーモデルの最初のファミリーであるIT5を紹介する。 われわれは、400億語以上の単語を含むWebcrawled Italian corpusを徹底的にクリーニングし、異なるサイズの3つのIT5モデルを事前訓練するために使用します。 モノリンガルなIT5モデルは、テスト対象のモデル間で最高のスケールとパフォーマンスの比率を提供し、一貫してマルチリンガルなモデルよりも優れ、イタリアのほとんどの条件付き言語生成タスクにおいて新しい最先端のタスクを設定できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.838154701848662
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The T5 model and its unified text-to-text paradigm contributed in advancing the state-of-the-art for many natural language processing tasks. While some multilingual variants of the T5 model have recently been introduced, their performances were found to provide suboptimal performances for languages other than English if compared to monolingual variants. We are motivated by these findings to introduce IT5, the first family of encoder-decoder transformer models pretrained specifically on Italian. We perform a thorough cleaning of a web-crawled Italian corpus including more than 40 billion words and use it to pretrain three IT5 models of different sizes. The performance of IT5 models and their multilingual counterparts is then evaluated on a broad range of natural language understanding and generation benchmarks for Italian. We find the monolingual IT5 models to provide the best scale-to-performance ratio across tested models, consistently outperforming their multilingual counterparts and setting a new state-of-the-art for most Italian conditional language generation tasks.
• Abstract（参考訳）: T5モデルとその統一テキスト-テキストパラダイムは、多くの自然言語処理タスクの最先端化に寄与した。 T5モデルの多言語変種が最近導入されたが、その性能は単言語変種と比較して英語以外の言語に最適なパフォーマンスを提供することがわかった。 これらの発見を動機として,イタリア語で事前訓練されたエンコーダ・デコーダトランスモデルの最初のファミリーであるIT5を紹介した。 われわれは、400億語以上の単語を含むWebcrawled Italian corpusを徹底的にクリーニングし、異なるサイズの3つのIT5モデルを事前訓練するために使用します。 IT5モデルとその多言語モデルの性能は、イタリア語に対する幅広い自然言語理解および生成ベンチマークで評価される。 モノリンガルなIT5モデルは、テスト対象のモデル間で最高のスケールとパフォーマンスの比率を提供し、一貫してマルチリンガルなモデルよりも優れ、イタリアのほとんどの条件付き言語生成タスクにおいて新しい最先端のタスクを設定できる。

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