論文の概要: EthioLLM: Multilingual Large Language Models for Ethiopian Languages with Task Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.13737v2
• Date: Fri, 22 Mar 2024 20:49:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-26 10:51:37.508124
• Title: EthioLLM: Multilingual Large Language Models for Ethiopian Languages with Task Evaluation
• Title（参考訳）: EthioLLM:タスク評価を伴うエチオピア語用多言語大言語モデル
• Authors: Atnafu Lambebo Tonja, Israel Abebe Azime, Tadesse Destaw Belay, Mesay Gemeda Yigezu, Moges Ahmed Mehamed, Abinew Ali Ayele, Ebrahim Chekol Jibril, Michael Melese Woldeyohannis, Olga Kolesnikova, Philipp Slusallek, Dietrich Klakow, Shengwu Xiong, Seid Muhie Yimam,
• Abstract要約: 本稿では,エチオピア語5言語(Amharic, Ge'ez, Afan Oromo, Somali, Tigrinya)と英語の多言語大言語モデルであるEthioLLMを紹介する。 我々は,5つの下流自然言語処理(NLP)タスクにおいて,これらのモデルの性能を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.060772057458685
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have gained popularity recently due to their outstanding performance in various downstream Natural Language Processing (NLP) tasks. However, low-resource languages are still lagging behind current state-of-the-art (SOTA) developments in the field of NLP due to insufficient resources to train LLMs. Ethiopian languages exhibit remarkable linguistic diversity, encompassing a wide array of scripts, and are imbued with profound religious and cultural significance. This paper introduces EthioLLM -- multilingual large language models for five Ethiopian languages (Amharic, Ge'ez, Afan Oromo, Somali, and Tigrinya) and English, and Ethiobenchmark -- a new benchmark dataset for various downstream NLP tasks. We evaluate the performance of these models across five downstream NLP tasks. We open-source our multilingual language models, new benchmark datasets for various downstream tasks, and task-specific fine-tuned language models and discuss the performance of the models. Our dataset and models are available at the https://huggingface.co/EthioNLP repository.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、最近、様々な下流自然言語処理(NLP)タスクにおける優れたパフォーマンスのために人気を博している。 しかし、低リソース言語は、LLMを訓練するリソースが不足しているため、NLP分野における現在の最先端(SOTA)開発に遅れを取っている。 エチオピア語は言語学的多様性が顕著で、様々な文字が包含されており、宗教的・文化的意義が深い。 本稿では,エチオピア語5言語(Amharic, Ge'ez, Afan Oromo, Somali, Tigrinya)と英語の多言語大言語モデルであるEthioLLMと,下流NLPタスクのための新しいベンチマークデータセットであるEthiobenchmarkを紹介する。 我々は、これらのモデルの性能を5つの下流NLPタスクで評価する。 我々は、多言語言語モデル、様々な下流タスクのための新しいベンチマークデータセット、タスク固有の微調整言語モデルをオープンソース化し、モデルの性能について議論する。 私たちのデータセットとモデルはhttps://huggingface.co/EthioNLPリポジトリで公開されています。

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