論文の概要: AraMUS: Pushing the Limits of Data and Model Scale for Arabic Natural
Language Processing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06800v1
- Date: Sun, 11 Jun 2023 22:55:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-13 16:38:49.316410
- Title: AraMUS: Pushing the Limits of Data and Model Scale for Arabic Natural
Language Processing
- Title(参考訳): aramus: アラビア語自然言語処理のためのデータとモデルスケールの限界を押し上げる
- Authors: Asaad Alghamdi, Xinyu Duan, Wei Jiang, Zhenhai Wang, Yimeng Wu,
Qingrong Xia, Zhefeng Wang, Yi Zheng, Mehdi Rezagholizadeh, Baoxing Huai,
Peilun Cheng, Abbas Ghaddar
- Abstract要約: AraMUSはアラビア最大のPLMで、高品質のアラビア文字データ529GBで訓練された11Bパラメータを持つ。
AraMUSはアラビア語の分類と生成タスクの多様なセットで最先端のパフォーマンスを達成している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 25.5682279613992
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Developing monolingual large Pre-trained Language Models (PLMs) is shown to
be very successful in handling different tasks in Natural Language Processing
(NLP). In this work, we present AraMUS, the largest Arabic PLM with 11B
parameters trained on 529GB of high-quality Arabic textual data. AraMUS
achieves state-of-the-art performances on a diverse set of Arabic
classification and generative tasks. Moreover, AraMUS shows impressive few-shot
learning abilities compared with the best existing Arabic PLMs.
- Abstract(参考訳): 単言語による大規模事前学習言語モデル(PLM)の開発は自然言語処理(NLP)における様々なタスクの処理に非常に成功している。
本研究では,アラビア語 PLM 最大11B パラメータを持つアラビア語 PLM である AraMUS について述べる。
AraMUSはアラビア語の分類と生成タスクの多様なセットで最先端のパフォーマンスを達成する。
さらに、AraMUSは、最も優れたアラビアPLMと比較して、驚くべき数発の学習能力を示している。
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