論文の概要: Investigating the Translation Performance of a Large Multilingual Language Model: the Case of BLOOM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.01911v1
• Date: Fri, 3 Mar 2023 13:23:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-06 15:06:35.098139
• Title: Investigating the Translation Performance of a Large Multilingual Language Model: the Case of BLOOM
• Title（参考訳）: 大規模多言語モデルの翻訳性能の検討:BLOOMの場合
• Authors: Rachel Bawden and Fran\c{c}ois Yvon
• Abstract要約: 複数のデータセットにまたがる機械翻訳性能を評価することで,BLOOMの多言語能力に着目する。 本稿では, 素早い設計, モデルサイズ, 言語間移動, 帰納的文脈の利用など, 様々な側面について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.858671209228536
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The NLP community recently saw the release of a new large open-access multilingual language model, BLOOM (BigScience et al., 2022) covering 46 languages. We focus on BLOOM's multilingual ability by evaluating its machine translation performance across several datasets (WMT, Flores-101 and DiaBLa) and language pairs (high- and low-resourced). Our results show that 0-shot performance suffers from overgeneration and generating in the wrong language, but this is greatly improved in the few-shot setting, with very good results for a number of language pairs. We study several aspects including prompt design, model sizes, cross-lingual transfer and the use of discursive context.
• Abstract（参考訳）: NLPコミュニティは最近、46の言語をカバーする新しい大きなオープンアクセス多言語言語モデルBLOOM(BigScience et al., 2022)をリリースした。 BLOOMは複数のデータセット(WMT,Flores-101,DiaBLa)と言語ペア(高リソース,低リソース)にまたがって機械翻訳性能を評価することで多言語化能力に重点を置いている。 以上の結果から,0ショット性能は誤生成や誤生成に悩まされるが,数ショット設定では大幅に改善され,多くの言語ペアに対して非常によい結果が得られた。 本稿では, 素早い設計, モデルサイズ, 言語間移動, 帰納的文脈の利用など, 様々な側面について検討する。

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