論文の概要: MaLA-500: Massive Language Adaptation of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.13303v2
• Date: Wed, 3 Apr 2024 08:23:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 22:17:46.268036
• Title: MaLA-500: Massive Language Adaptation of Large Language Models
• Title（参考訳）: MALA-500:大規模言語モデルの大規模言語適応
• Authors: Peiqin Lin, Shaoxiong Ji, Jörg Tiedemann, André F. T. Martins, Hinrich Schütze,
• Abstract要約: MALA-500は、幅広い534言語をカバーするように設計された、新しい大きな言語モデルである。 我々の本質的な評価は,MALA-500 が既存の多言語 LLM よりも低リソース言語のテキストの予測に優れていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.440556436524
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have advanced the state of the art in natural language processing. However, their predominant design for English or a limited set of languages creates a substantial gap in their effectiveness for low-resource languages. To bridge this gap, we introduce MaLA-500, a novel large language model designed to cover an extensive range of 534 languages. To train MaLA-500, we employ vocabulary extension and continued pretraining on LLaMA 2 with Glot500-c. Our intrinsic evaluation demonstrates that MaLA-500 is better at predicting the given texts of low-resource languages than existing multilingual LLMs. Moreover, the extrinsic evaluation of in-context learning shows that MaLA-500 outperforms previous LLMs on SIB200 and Taxi1500 by a significant margin, i.e., 11.68% and 4.82% marco-average accuracy across languages. We release MaLA-500 at https://huggingface.co/MaLA-LM
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) は、自然言語処理の最先端技術である。 しかし、彼らの英語や限られた言語に対する主要な設計は、低リソース言語に対するその効果にかなりのギャップを生じさせる。 このギャップを埋めるため,幅広い534言語をカバーするように設計された新しい大規模言語モデルであるMALA-500を導入する。 MLA-500のトレーニングには語彙拡張とLLaMA 2でのGlot500-cのトレーニングを継続する。 我々の本質的な評価は,MALA-500 が既存の多言語 LLM よりも低リソース言語のテキストの予測に優れていることを示している。 さらに、文脈内学習の本質的な評価から、MALA-500はSIB200とTaxi1500の従来のLLMよりも11.68%と4.82%のマーコ平均精度で優れていた。 https://huggingface.co/MaLA-LMでMALA-500をリリースします。

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