論文の概要: Sabi\'a: Portuguese Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.07880v3
• Date: Thu, 20 Jul 2023 17:34:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-21 18:06:13.016993
• Title: Sabi\'a: Portuguese Large Language Models
• Title（参考訳）: Sabi\'a: ポルトガルの大規模言語モデル
• Authors: Ramon Pires, Hugo Abonizio, Thales Sales Almeida, Rodrigo Nogueira
• Abstract要約: 対象言語における単言語事前学習は,すでに多種多様なコーパスで訓練されているモデルを大幅に改善することを示した。 ポルトガルの14のデータセットからなるスイートであるPoetaに関するわずかな評価によると、我々のモデルは、英語と多言語で比較すると、かなり差がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.00524599427701
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As the capabilities of language models continue to advance, it is conceivable that "one-size-fits-all" model will remain as the main paradigm. For instance, given the vast number of languages worldwide, many of which are low-resource, the prevalent practice is to pretrain a single model on multiple languages. In this paper, we add to the growing body of evidence that challenges this practice, demonstrating that monolingual pretraining on the target language significantly improves models already extensively trained on diverse corpora. More specifically, we further pretrain GPT-J and LLaMA models on Portuguese texts using 3% or less of their original pretraining budget. Few-shot evaluations on Poeta, a suite of 14 Portuguese datasets, reveal that our models outperform English-centric and multilingual counterparts by a significant margin. Our best model, Sabi\'a-65B, performs on par with GPT-3.5-turbo. By evaluating on datasets originally conceived in the target language as well as translated ones, we study the contributions of language-specific pretraining in terms of 1) capturing linguistic nuances and structures inherent to the target language, and 2) enriching the model's knowledge about a domain or culture. Our results indicate that the majority of the benefits stem from the domain-specific knowledge acquired through monolingual pretraining.
• Abstract（参考訳）: 言語モデルの能力が向上し続ければ、"ワンサイズフィットオール"モデルが主要なパラダイムとして残ることは考えられます。 例えば、世界中の膨大な数の言語が低リソースであることを考えれば、一般的なプラクティスは、複数の言語で単一のモデルを事前学習することだ。 本稿では,この実践に挑戦するエビデンスを増大させ,対象言語での単言語事前学習が,すでに多様なコーパスで広く訓練されているモデルを大幅に改善することを示す。 より具体的には、ポルトガル語テキストのGPT-JおよびLLaMAモデルを、当初の事前訓練予算の3%以下で事前訓練する。 ポルトガルの14のデータセットからなるスイートであるPoetaに関するわずかな評価によると、我々のモデルは、英語と多言語で比較すると、かなり差がある。 私たちのベストモデルであるSabi\'a-65Bは、GPT-3.5-turboと同等に動作します。 対象言語と翻訳言語で当初考えられたデータセットから評価することにより,言語固有の事前学習の貢献度について検討する。 1)対象言語固有の言語ニュアンス及び構造を捉えること、及び 2) ドメインや文化に関するモデルの知識を豊かにする。 以上の結果から,効果の大部分は単言語前訓練によって獲得したドメイン固有知識によるものであることが示唆された。

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