Fugu-MT 論文翻訳(概要): Improving Language Models Trained on Translated Data with Continual Pre-Training and Dictionary Learning Analysis

論文の概要: Improving Language Models Trained on Translated Data with Continual Pre-Training and Dictionary Learning Analysis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14277v2
Date: Wed, 7 Aug 2024 08:21:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-08 15:15:51.345306
Title: Improving Language Models Trained on Translated Data with Continual Pre-Training and Dictionary Learning Analysis
Title（参考訳）: 連続的な事前学習と辞書学習分析による翻訳データに基づく言語モデルの改善
Authors: Sabri Boughorbel, MD Rizwan Parvez, Majd Hawasly,
Abstract要約: 学習言語モデルにおける翻訳と合成データの役割について検討する。 NLLB-3B MTモデルを用いて英語からアラビア語に翻訳した。これらの問題を是正するために、我々は、合成された高品質のアラビア物語の小さなデータセットでモデルを事前訓練する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.16714407449467
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Training LLMs for low-resource languages usually utilizes data augmentation from English using machine translation (MT). This, however, brings a number of challenges to LLM training: there are large costs attached to translating and curating huge amounts of content with high-end machine translation solutions; the translated content carries over cultural biases; and if the translation is not faithful and accurate, data quality degrades causing issues in the trained model. In this work, we investigate the role of translation and synthetic data in training language models. We translate TinyStories, a dataset of 2.2M short stories for 3-4 year old children, from English to Arabic using the open NLLB-3B MT model. We train a number of story generation models of size 1M-33M parameters using this data. We identify a number of quality and task-specific issues in the resulting models. To rectify these issues, we further pre-train the models with a small dataset of synthesized high-quality Arabic stories generated by a capable LLM, representing 1% of the original training data. We show, using GPT-4 as a judge and Dictionary Learning Analysis from mechanistic interpretability, that the suggested approach is a practical means to resolve some of the machine translation pitfalls. We illustrate the improvements through case studies of linguistic and cultural bias issues.
Abstract（参考訳）: 低リソース言語のためのLLMのトレーニングは、通常、機械翻訳(MT)を使用して英語からのデータ拡張を利用する。しかし、これはLLMトレーニングに多くの課題をもたらしている: ハイエンドの機械翻訳ソリューションで大量のコンテンツを翻訳し、キュレーションするための大きなコスト; 翻訳されたコンテンツは文化的バイアスを乗り越える; 翻訳が忠実で正確でない場合、データ品質はトレーニングモデルに問題を引き起こす。本研究では,学習言語モデルにおける翻訳と合成データの役割について検討する。 NLLB-3B MTモデルを用いて英語からアラビア語に翻訳した。このデータを用いて,サイズ1M-33Mのストーリー生成モデルを学習する。結果のモデルでは、品質やタスク固有の問題をいくつか特定する。これらの問題を是正するために、我々は、元のトレーニングデータの1%を表現した、有能なLLMによって生成された高品質のアラビア物語の小さなデータセットを用いて、モデルをさらに事前訓練する。本稿では,GPT-4を判定として使用し,機械的解釈可能性から辞書学習分析を行い,提案手法が機械翻訳の落とし穴を解決するための実用的な方法であることを示す。言語的・文化的偏見のケーススタディを通じて改善について述べる。

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