論文の概要: Investigating Multilingual Instruction-Tuning: Do Polyglot Models Demand for Multilingual Instructions?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13703v3
• Date: Thu, 10 Oct 2024 08:25:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-11 14:28:47.086651
• Title: Investigating Multilingual Instruction-Tuning: Do Polyglot Models Demand for Multilingual Instructions?
• Title（参考訳）: 多言語インストラクション・チューニングの探求:多言語インストラクションに対するポリグロットモデルは要求されるか?
• Authors: Alexander Arno Weber, Klaudia Thellmann, Jan Ebert, Nicolas Flores-Herr, Jens Lehmann, Michael Fromm, Mehdi Ali,
• Abstract要約: 単言語コーパスの代わりに並列で命令チューニングを行うことで、最大9.9%の言語間命令に従うことができることを示す。 また,多言語チャットシナリオにおけるヒューマンベースとGPT-4に基づく評価の整合性を理解するために,人間のアノテーション研究を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.37657013017192
• License:
• Abstract: The adaption of multilingual pre-trained LLMs into eloquent and helpful assistants is essential to facilitate their use across different language regions. In that spirit, we are the first to conduct an extensive study of the performance of multilingual models instruction-tuned on different language compositions on parallel instruction-tuning benchmarks across a selection of the most spoken Indo-European languages. We systematically examine the effects of language and instruction dataset size on a mid-sized and a large, multilingual LLMs by instruction-tuning them on parallel instruction-tuning datasets. Our results demonstrate that instruction-tuning on parallel instead of monolingual corpora benefits cross-lingual instruction following capabilities by up to 9.9%. Furthermore, we show that the Superficial Alignment Hypothesis does not hold in general, as the investigated multilingual 7B parameter model presents a counter-example requiring large-scale instruction-tuning datasets. Finally, we conduct a human annotation study to understand the alignment between human-based and GPT-4-based evaluation within multilingual chat scenarios.
• Abstract（参考訳）: 多言語事前学習LLMの雄弁で補助的なアシスタントへの適応は、異なる言語領域での使用を促進するために不可欠である。 その精神の中で、我々は、最も話されているインド・ヨーロッパ諸言語の中から選択された並列命令チューニングベンチマーク上で、異なる言語構成に基づいて訓練された多言語モデルの性能について、広範囲にわたる研究を行った最初の人である。 我々は,言語と命令データセットのサイズが中規模および多言語 LLM に与える影響を,並列的な命令チューニングデータセット上での命令チューニングにより体系的に検討した。 本結果から,単言語コーパスの代わりに並列で命令チューニングを行うことで,最大9.9%の言語間命令処理が可能であることが示唆された。 さらに, マルチリンガル 7B パラメータモデルでは, 大規模な命令調整データセットを必要とする反例を示すため, 表向きアライメント仮説は一般的には成立しないことを示す。 最後に,多言語チャットシナリオにおけるヒューマンベースとGPT-4に基づく評価の整合性を理解するために,人間のアノテーション研究を行う。

関連論文リスト

• Multi-IF: Benchmarking LLMs on Multi-Turn and Multilingual Instructions Following [51.18383180774354]
  Multi-IFは,大規模言語モデルの習熟度を多元的および多言語的指示に従って評価するための新しいベンチマークである。 Multi-IF 上での14の最先端 LLM の評価結果から,既存のベンチマークよりもはるかに難しい課題であることが判明した。 非ラテン文字(ヒンディー語、ロシア語、中国語)を持つ言語は一般的に高いエラー率を示し、モデルの多言語能力の潜在的な制限を示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-21T00:59:47Z)
• Getting More from Less: Large Language Models are Good Spontaneous Multilingual Learners [67.85635044939836]
  大きな言語モデル(LLM)は印象的な言語機能を示している。 本研究では,LLMの自然多言語アライメント改善について検討する。 質問翻訳データ(すなわち注釈付き回答なし)に基づいて学習したLLMは、英語と幅広い言語との整合を促進できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-22T16:46:19Z)
• Decomposed Prompting: Unveiling Multilingual Linguistic Structure Knowledge in English-Centric Large Language Models [12.700783525558721]
  GPT-3やLLaMAのような英語中心のLarge Language Models (LLM)は、多言語タスクを実行する素晴らしい能力を示している。 本稿では,シーケンスラベリングタスクにおいて,これらのLLMの言語構造理解を探索するための分解的プロンプト手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-28T15:15:39Z)
• Multilingual Instruction Tuning With Just a Pinch of Multilinguality [31.360147312195068]
  多くの言語が単言語チューニングから命令追従機能を他の言語に移行していることを示す。 多言語混合に調整されたモデルは、複数の言語で同等または優れた性能を示す。 2-4言語でも命令チューニングセットの多様化は、言語間の一般化を著しく改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-03T17:48:10Z)
• Turning English-centric LLMs Into Polyglots: How Much Multilinguality Is Needed? [40.13166574854085]
  英語中心の大規模言語モデルにおいて,多言語間の一般化を実現するために必要な最小限の多言語性について検討する。 複数言語から3言語までの多言語命令チューニングは,効果的な言語間一般化を実現するのに必要かつ十分であることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-20T00:49:52Z)
• PolyLM: An Open Source Polyglot Large Language Model [57.64420154135178]
  我々は6400億(B)トークンでトレーニングされた多言語大言語モデル(LLM)であるPolyLMについて述べる。 その多言語的能力を高めるために,1) バイリンガルデータをトレーニングデータに統合し,2) 事前学習中に英語以外のデータの比率を30%から60%に引き上げるカリキュラム学習戦略を採用する。 さらに,モデル微調整のために,132.7Kの多言語命令を自動的に生成する多言語自己指示手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-12T09:00:37Z)
• Eliciting the Translation Ability of Large Language Models via Multilingual Finetuning with Translation Instructions [68.01449013641532]
  大規模事前学習言語モデル(LLM)は多言語翻訳において強力な能力を示している。 本稿では,多言語事前学習言語モデルであるXGLM-7Bを微調整して,多言語翻訳を行う方法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-24T12:00:24Z)
• Efficiently Aligned Cross-Lingual Transfer Learning for Conversational Tasks using Prompt-Tuning [98.60739735409243]
  英語のような高リソース言語で訓練された言語モデルの言語間移動は、多くのNLPタスクのために広く研究されている。 並列および大規模多言語会話データセットである言語間アライメント事前学習のためのXSGDを導入する。 協調的な言語間表現を容易にするために,アライメントプロンプトを学習するための効率的なプロンプトチューニング手法を開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-03T18:46:01Z)
• Building High-accuracy Multilingual ASR with Gated Language Experts and Curriculum Training [45.48362355283723]
  本稿では,多言語トランスデューサモデルを強化するために,ゲート言語の専門家とカリキュラムトレーニングを提案する。 本手法はゲーティング機構とLID損失を組み込んで,トランスフォーマーの専門家が言語固有の情報を学ぶことを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-01T19:20:01Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。