論文の概要: Walia-LLM: Enhancing Amharic-LLaMA by Integrating Task-Specific and Generative Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08015v3
• Date: Mon, 22 Apr 2024 11:29:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-23 23:34:03.586696
• Title: Walia-LLM: Enhancing Amharic-LLaMA by Integrating Task-Specific and Generative Datasets
• Title（参考訳）: Walia-LLM:タスク特化および生成データセットの統合によるAmharic-LLaMAの強化
• Authors: Israel Abebe Azime, Atnafu Lambebo Tonja, Tadesse Destaw Belay, Mitiku Yohannes Fuge, Aman Kassahun Wassie, Eyasu Shiferaw Jada, Yonas Chanie, Walelign Tewabe Sewunetie, Seid Muhie Yimam,
• Abstract要約: タスク固有および生成データセットを統合することでLLaMA-2-Amharicモデルの強化に注力する。 我々はAmharic命令の微調整データセットとLLaMA-2-Amharicモデルをコンパイルする。 微調整されたモデルは、異なるNLPタスクで有望な結果を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8123257987021058
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have received a lot of attention in natural language processing (NLP) research because of their exceptional performance in understanding and generating human languages. However, low-resource languages are left behind due to the unavailability of resources. In this work, we focus on enhancing the LLaMA-2-Amharic model by integrating task-specific and generative datasets to improve language model performance for Amharic. We compile an Amharic instruction fine-tuning dataset and fine-tuned LLaMA-2-Amharic model. The fine-tuned model shows promising results in different NLP tasks. We open-source our dataset creation pipeline, instruction datasets, trained models, and evaluation outputs to promote language-specific studies on these models.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) は自然言語処理 (NLP) 研究において、人間の言語を理解・生成する上での卓越した性能のため、多くの注目を集めている。 しかし、リソースが利用できないため、低リソースの言語は残されたままである。 本研究では,Amharicの言語モデル性能を向上させるために,タスク固有および生成データセットを統合することで,LLaMA-2-Amharicモデルの強化に焦点をあてる。 我々はAmharic命令の微調整データセットとLLaMA-2-Amharicモデルをコンパイルする。 微調整されたモデルは、異なるNLPタスクで有望な結果を示す。 我々は、これらのモデルに関する言語固有の研究を促進するために、データセット作成パイプライン、命令データセット、訓練済みモデル、評価アウトプットをオープンソース化した。

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