論文の概要: Continual Learning Under Language Shift

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01200v4
• Date: Thu, 27 Jun 2024 08:35:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-28 20:16:23.312830
• Title: Continual Learning Under Language Shift
• Title（参考訳）: 言語シフトによる継続的な学習
• Authors: Evangelia Gogoulou, Timothée Lesort, Magnus Boman, Joakim Nivre,
• Abstract要約: 新しいデータが新しい言語から来るとき、言語モデルを更新する長所と短所について検討する。 本研究では,事前学習の順序や言語の特徴に,前向きおよび後向きの伝達効果がどのように依存するかを検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.0783165755651325
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The recent increase in data and model scale for language model pre-training has led to huge training costs. In scenarios where new data become available over time, updating a model instead of fully retraining it would therefore provide significant gains. We study the pros and cons of updating a language model when new data comes from new languages -- the case of continual learning under language shift. Starting from a monolingual English language model, we incrementally add data from Danish, Icelandic, and Norwegian to investigate how forward and backward transfer effects depend on pre-training order and characteristics of languages, for three different model sizes. Our results show that, while forward transfer is largely positive and independent of language order, backward transfer can be positive or negative depending on the order and characteristics of new languages. We explore a number of potentially explanatory factors and find that a combination of language contamination and syntactic similarity best fits our results.
• Abstract（参考訳）: 近年の言語モデル事前学習のデータとモデルスケールの増加は、膨大なトレーニングコストをもたらしている。 新しいデータが時間とともに利用可能になるシナリオでは、完全に再トレーニングするのではなく、モデルを更新することで大きな利益が得られます。 新しいデータが新しい言語から来るとき、言語モデルを更新する長所と短所について研究する。 単言語言語モデルから始めて、デンマーク語、アイスランド語、ノルウェー語のデータを段階的に追加し、3つの異なるモデルサイズに対して、前方および後方転送の影響が言語の事前学習順序と特性に依存するかを調べる。 その結果,前方移動は言語順に大きく依存するが,下位移動は新言語の順序や特徴によって肯定的あるいは否定的であることがわかった。 言語汚染と構文的類似性の組み合わせが私たちの結果に最も適していることを見出した。

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