Fugu-MT 論文翻訳(概要): SUTRA: Scalable Multilingual Language Model Architecture

論文の概要: SUTRA: Scalable Multilingual Language Model Architecture

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06694v1
Date: Tue, 7 May 2024 20:11:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-14 20:41:54.793860
Title: SUTRA: Scalable Multilingual Language Model Architecture
Title（参考訳）: SUTRA: スケーラブルな多言語言語モデルアーキテクチャ
Authors: Abhijit Bendale, Michael Sapienza, Steven Ripplinger, Simon Gibbs, Jaewon Lee, Pranav Mistry,
Abstract要約: 我々は50以上の言語でテキストの理解、推論、生成が可能な多言語大言語モデルアーキテクチャSUTRAを紹介する。広範な評価により、SUTRA は GPT-3.5 や Llama2 といった既存のモデルを 20-30% 上回って、主要なMultitask Language Understanding (MMLU) ベンチマークを上回ります。以上の結果から,SUTRAは多言語モデル機能において重要なギャップを埋めるだけでなく,AIアプリケーションにおける運用効率とスケーラビリティの新たなベンチマークを確立することが示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.771289785515227
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: In this paper, we introduce SUTRA, multilingual Large Language Model architecture capable of understanding, reasoning, and generating text in over 50 languages. SUTRA's design uniquely decouples core conceptual understanding from language-specific processing, which facilitates scalable and efficient multilingual alignment and learning. Employing a Mixture of Experts framework both in language and concept processing, SUTRA demonstrates both computational efficiency and responsiveness. Through extensive evaluations, SUTRA is demonstrated to surpass existing models like GPT-3.5, Llama2 by 20-30% on leading Massive Multitask Language Understanding (MMLU) benchmarks for multilingual tasks. SUTRA models are also online LLMs that can use knowledge from the internet to provide hallucination-free, factual and up-to-date responses while retaining their multilingual capabilities. Furthermore, we explore the broader implications of its architecture for the future of multilingual AI, highlighting its potential to democratize access to AI technology globally and to improve the equity and utility of AI in regions with predominantly non-English languages. Our findings suggest that SUTRA not only fills pivotal gaps in multilingual model capabilities but also establishes a new benchmark for operational efficiency and scalability in AI applications.
Abstract（参考訳）: 本稿では,50以上の言語でテキストの理解,推論,生成が可能な多言語大言語モデルアーキテクチャSUTRAを紹介する。 SUTRAの設計は、言語固有の処理からコア概念の理解を独特に分離し、スケーラブルで効率的な多言語アライメントと学習を容易にする。言語と概念処理の両方でMixture of Expertsフレームワークを利用することで、SUTRAは計算効率と応答性の両方を実証する。広範な評価により、SUTRA は GPT-3.5 や Llama2 といった既存のモデルを 20-30% 上回って、多言語タスクのためのMassive Multitask Language Understanding (MMLU) ベンチマークを上回っていることが示されている。 SUTRAモデルは、インターネットから知識を使って幻覚のない、事実的、最新の応答を提供するオンラインLLMでもある。さらに、我々は、多言語AIの未来に対するアーキテクチャの広範な意味を探求し、AI技術へのアクセスをグローバルに民主化し、主に英語以外の言語を持つ地域のAIの公平性と有用性を改善する可能性を強調した。以上の結果から,SUTRAは多言語モデル機能において重要なギャップを埋めるだけでなく,AIアプリケーションにおける運用効率とスケーラビリティの新たなベンチマークを確立することが示唆された。

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