論文の概要: Exploring Design Choices for Building Language-Specific LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14670v1
• Date: Thu, 20 Jun 2024 18:47:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-24 18:08:45.612733
• Title: Exploring Design Choices for Building Language-Specific LLMs
• Title（参考訳）: 言語特異的LLM構築のための設計選択の探索
• Authors: Atula Tejaswi, Nilesh Gupta, Eunsol Choi,
• Abstract要約: 単言語モデルと多言語モデルを適用し,言語固有の言語モデルの構築について検討する。 適応前の初期性能が最終性能の指標であるとは限らないことが判明した。 最適適応法は非常に言語に依存しており、最も単純なアプローチは様々な実験環境においてうまく機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.32622880071991
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite rapid progress in large language models (LLMs), their performance on a vast majority of languages remain unsatisfactory. In this paper, we study building language-specific LLMs by adapting monolingual and multilingual LLMs. We conduct systematic experiments on how design choices (base model selection, vocabulary extension, and continued fine-tuning) impact the adapted LLM, both in terms of efficiency (how many tokens are needed to encode the same amount of information) and end task performance. We find that (1) the initial performance before the adaptation is not always indicative of the final performance. (2) Efficiency can easily improved with simple vocabulary extension and continued fine-tuning in most LLMs we study, and (3) The optimal adaptation method is highly language-dependent, and the simplest approach works well across various experimental settings. Adapting English-centric models can yield better results than adapting multilingual models despite their worse initial performance on low-resource languages. Together, our work lays foundations on efficiently building language-specific LLMs by adapting existing LLMs.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)の急速な進歩にもかかわらず、ほとんどの言語のパフォーマンスは相変わらず満足できないままである。 本稿では,言語固有のLLMをモノリンガルおよび多言語LLMに適応させることにより構築する。 設計選択(基本モデル選択、語彙拡張、継続的な微調整)がLLMにどう影響するかを、効率(同じ量の情報をエンコードするためにトークンがいくつ必要か)とタスクパフォーマンスの両面で体系的に実験する。 1) 適応前の初期性能が最終性能の指標であるとは限らないことが判明した。 2) 簡便な語彙拡張と連続的な微調整により効率は容易に向上し, (3) 最適な適応法は言語に依存し, 最も単純なアプローチは様々な実験環境において良好に機能する。 低リソース言語での性能が悪くても、英語中心のモデルに適応すれば、多言語モデルに適応するよりも良い結果が得られる。 本研究は,既存の LLM を適応させることにより,言語固有の LLM を効率的に構築することの基礎となる。

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