Fugu-MT 論文翻訳(概要): Benchmarking the Performance of Pre-trained LLMs across Urdu NLP Tasks

論文の概要: Benchmarking the Performance of Pre-trained LLMs across Urdu NLP Tasks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15453v2
Date: Tue, 31 Dec 2024 09:13:06 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-01-03 14:35:21.166605
Title: Benchmarking the Performance of Pre-trained LLMs across Urdu NLP Tasks
Title（参考訳）: ウルドゥー NLP タスクにおける事前学習 LLM の性能評価
Authors: Munief Hassan Tahir, Sana Shams, Layba Fiaz, Farah Adeeba, Sarmad Hussain,
Abstract要約: 本研究では、22のデータセットと13.8時間の発話をゼロショット環境で使用し、17のタスクにまたがる7つの顕著なLarge Language Model (LLM)を詳細に検討し、その性能を最先端(SOTA)モデルと比較した。この結果から,Llama 3.1-8Bのようなより少ないパラメータを持つモデルでは,GPT-3.5のような言語多様性の低いモデルよりも,よりリッチな言語特化データの方が優れていることが示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9786690381850356
License:
Abstract: Large Language Models (LLMs) pre-trained on multilingual data have revolutionized natural language processing research, by transitioning from languages and task specific model pipelines to a single model adapted on a variety of tasks. However majority of existing multilingual NLP benchmarks for LLMs provide evaluation data in only few languages with little linguistic diversity. In addition these benchmarks lack quality assessment against the respective state-of the art models. This study presents an in-depth examination of 7 prominent LLMs: GPT-3.5-turbo, Llama 2-7B-Chat, Llama 3.1-8B, Bloomz 3B, Bloomz 7B1, Ministral-8B and Whisper (Large, medium and small variant) across 17 tasks using 22 datasets, 13.8 hours of speech, in a zero-shot setting, and their performance against state-of-the-art (SOTA) models, has been compared and analyzed. Our experiments show that SOTA models currently outperform encoder-decoder models in majority of Urdu NLP tasks under zero-shot settings. However, comparing Llama 3.1-8B over prior version Llama 2-7B-Chat, we can deduce that with improved language coverage, LLMs can surpass these SOTA models. Our results emphasize that models with fewer parameters but richer language-specific data, like Llama 3.1-8B, often outperform larger models with lower language diversity, such as GPT-3.5, in several tasks.
Abstract（参考訳）: 多言語データに事前訓練された大規模言語モデル(LLM)は、言語やタスク固有のモデルパイプラインから、さまざまなタスクに適応した単一モデルに移行することで、自然言語処理の研究に革命をもたらした。しかし、LLMの既存の多言語NLPベンチマークのほとんどは、言語多様性の少ない少数の言語で評価データを提供している。さらに、これらのベンチマークは、それぞれのアートモデルに対する品質評価を欠いている。 GPT-3.5-turbo, Llama 2-7B-Chat, Llama 3.1-8B, Bloomz 3B, Bloomz 7B1, Ministral-8B, Whisper (Large, medium, small variant) の7つのタスクを,22のデータセット,13.8時間の音声をゼロショット環境で使用した17のタスクで比較, 解析した。実験の結果,現在のSOTAモデルは,ゼロショット設定下でのUrdu NLPタスクの大部分において,エンコーダ・デコーダモデルよりも優れていることがわかった。しかし,Llama 3.1-8BをLlama 2-7B-Chatと比較すると,言語カバレッジが向上すれば,LLMがこれらのSOTAモデルを上回ることが推測できる。この結果から,Llama 3.1-8Bのようなより少ないパラメータを持つモデルでは,GPT-3.5のような言語多様性の低いモデルよりも,よりリッチな言語特化データの方が優れていることが示唆された。

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