Fugu-MT 論文翻訳(概要): Decoding the Diversity: A Review of the Indic AI Research Landscape

論文の概要: Decoding the Diversity: A Review of the Indic AI Research Landscape

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09559v1
Date: Thu, 13 Jun 2024 19:55:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-17 17:24:36.160109
Title: Decoding the Diversity: A Review of the Indic AI Research Landscape
Title（参考訳）: Decoding the Diversity: The Indic AI Research Landscapeのレビュー
Authors: Sankalp KJ, Vinija Jain, Sreyoshi Bhaduri, Tamoghna Roy, Aman Chadha,
Abstract要約: インド、パキスタン、バングラデシュ、スリランカ、ネパール、ブータンなどインド亜大陸で話されている言語である。本稿では,Indic言語における大規模言語モデル(LLM)研究の方向性について概観する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7864304771129751
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This review paper provides a comprehensive overview of large language model (LLM) research directions within Indic languages. Indic languages are those spoken in the Indian subcontinent, including India, Pakistan, Bangladesh, Sri Lanka, Nepal, and Bhutan, among others. These languages have a rich cultural and linguistic heritage and are spoken by over 1.5 billion people worldwide. With the tremendous market potential and growing demand for natural language processing (NLP) based applications in diverse languages, generative applications for Indic languages pose unique challenges and opportunities for research. Our paper deep dives into the recent advancements in Indic generative modeling, contributing with a taxonomy of research directions, tabulating 84 recent publications. Research directions surveyed in this paper include LLM development, fine-tuning existing LLMs, development of corpora, benchmarking and evaluation, as well as publications around specific techniques, tools, and applications. We found that researchers across the publications emphasize the challenges associated with limited data availability, lack of standardization, and the peculiar linguistic complexities of Indic languages. This work aims to serve as a valuable resource for researchers and practitioners working in the field of NLP, particularly those focused on Indic languages, and contributes to the development of more accurate and efficient LLM applications for these languages.
Abstract（参考訳）: 本稿では,Indic言語における大規模言語モデル(LLM)研究の方向性について概観する。インド、パキスタン、バングラデシュ、スリランカ、ネパール、ブータンなどインド亜大陸で話されている言語である。これらの言語は豊かな文化的・言語的な遺産を持ち、世界中で15億人以上の人々が話している。さまざまな言語における自然言語処理(NLP)ベースのアプリケーションに対する市場の可能性と需要の増大により、Indic言語のための生成的アプリケーションは、研究のためのユニークな課題と機会をもたらす。本稿では,近年のIndic Generative Modelingの進歩を深く掘り下げ,研究方向の分類に寄与し,84の論文を集計した。本稿では, LLM 開発, 微調整既存 LLM の開発, コーパスの開発, ベンチマーク, 評価, および特定の技術, ツール, アプリケーションに関する出版物について調査を行った。論文の研究者らは、データ可用性の制限、標準化の欠如、およびIndic言語特有の言語的複雑さに関連する課題を強調している。この研究は、NLPの分野、特にIndic言語に焦点を当てた研究者や実践者にとって貴重なリソースとして機能することを目的としており、これらの言語のためのより正確で効率的なLLMアプリケーションの開発に寄与している。

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