論文の概要: Teaching Large Language Models an Unseen Language on the Fly

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.19167v2
• Date: Thu, 13 Jun 2024 04:58:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-14 23:35:40.792527
• Title: Teaching Large Language Models an Unseen Language on the Fly
• Title（参考訳）: 大型言語モデルを教える
• Authors: Chen Zhang, Xiao Liu, Jiuheng Lin, Yansong Feng,
• Abstract要約: In-context Learning を用いて LLM を未知の言語に適用するためのフレームワークである DiPMT++ を紹介した。 辞書と5Kパラレル文のみを用いて、DiPMT++は中国語から中国語への翻訳において、0から16BLEUまでのGPT-4の性能を大幅に向上させる。 また、もう1つの目に見えない言語であるKalamang上で、我々のフレームワークの有効性を検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.83773919852362
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Existing large language models struggle to support numerous low-resource languages, particularly the extremely low-resource ones, for which there is minimal training data available for effective parameter updating. We thus investigate whether LLMs can learn a new language on the fly solely through prompting. To study this question, we collect a research suite for Zhuang, a language supported by no LLMs currently. We introduce DiPMT++, a framework for adapting LLMs to unseen languages by in-context learning. Using a dictionary and 5K parallel sentences only, DiPMT++ significantly enhances the performance of GPT-4 from 0 to 16 BLEU for Chinese-to-Zhuang translation and achieves 32 BLEU for Zhuang-to-Chinese translation. We also validate the effectiveness of our framework on Kalamang, another unseen language. Furthermore, we demonstrate the practical utility of DiPMT++ in aiding humans in translating completely unseen languages, which could contribute to the preservation of linguistic diversity.
• Abstract（参考訳）: 既存の大規模言語モデルは、多くの低リソース言語、特に非常に低リソース言語をサポートするのに苦労している。 そこで本研究では,LLMがプロンプトによってのみ新しい言語を学習できるかどうかを考察する。 この問題を研究するために、現在LLMがサポートしていない言語であるZhuangの研究スイートを収集する。 In-context Learning を用いて LLM を未知の言語に適用するためのフレームワークである DiPMT++ を紹介した。 辞書と5Kパラレル文のみを用いて、DiPMT++は0から16BLEUまでのGPT-4の性能を大幅に向上させ、中国語から中国語への翻訳では32BLEUを達成する。 また、もう1つの目に見えない言語であるKalamang上で、我々のフレームワークの有効性を検証する。 さらに, 言語多様性の保全に寄与しうる, 全く見えない言語を翻訳する上で, DiPMT++の実用性を実証した。

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