論文の概要: Tagengo: A Multilingual Chat Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12612v1
• Date: Tue, 21 May 2024 09:06:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-22 13:58:57.152053
• Title: Tagengo: A Multilingual Chat Dataset
• Title（参考訳）: Tagengo: 多言語チャットデータセット
• Authors: Peter Devine,
• Abstract要約: 74言語で70k以上のプロンプト応答対の高品質なデータセットを提示する。 このデータセットを使って、最先端のオープンソースLLMをトレーニングし、マルチ言語でチャットします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8073142980733
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Open source large language models (LLMs) have shown great improvements in recent times. However, many of these models are focused solely on popular spoken languages. We present a high quality dataset of more than 70k prompt-response pairs in 74 languages which consist of human generated prompts and synthetic responses. We use this dataset to train a state-of-the-art open source English LLM to chat multilingually. We evaluate our model on MT-Bench chat benchmarks in 6 languages, finding that our multilingual model outperforms previous state-of-the-art open source LLMs across each language. We further find that training on more multilingual data is beneficial to the performance in a chosen target language (Japanese) compared to simply training on only data in that language. These results indicate the necessity of training on large amounts of high quality multilingual data to make a more accessible LLM.
• Abstract（参考訳）: オープンソースの大規模言語モデル(LLM)は、近年大きく改善されている。 しかし、これらのモデルの多くは一般的な音声言語にのみ焦点を絞っている。 人為的なプロンプトと合成応答からなる74言語において,70k以上のプロンプト応答対の高品質なデータセットを提案する。 このデータセットを使って、最先端のオープンソースLLMをトレーニングし、マルチ言語でチャットします。 MT-Bench のチャットベンチマークを6言語で評価した結果,言語ごとのマルチ言語モデルは,従来のオープンソース LLM よりも優れていたことが判明した。 さらに,選択した対象言語(日本語)の性能には,多言語データのみのトレーニングよりも多言語データのトレーニングが有用であることが判明した。 これらの結果から,LLMを実現するために大量の高品質多言語データをトレーニングする必要があることが示唆された。

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