論文の概要: Methodology of Adapting Large English Language Models for Specific Cultural Contexts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18192v1
• Date: Wed, 26 Jun 2024 09:16:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-27 13:59:06.978541
• Title: Methodology of Adapting Large English Language Models for Specific Cultural Contexts
• Title（参考訳）: 特定の文化的文脈に対する大規模英語モデルの適用方法
• Authors: Wenjing Zhang, Siqi Xiao, Xuejiao Lei, Ning Wang, Huazheng Zhang, Meijuan An, Bikun Yang, Zhaoxiang Liu, Kai Wang, Shiguo Lian,
• Abstract要約: 本稿では,特定の文化的文脈における大規模モデルの迅速な適応手法を提案する。 適応LLMは、ドメイン固有の知識と安全性値への適応性において、その能力を著しく向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.151487049108626
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid growth of large language models(LLMs) has emerged as a prominent trend in the field of artificial intelligence. However, current state-of-the-art LLMs are predominantly based on English. They encounter limitations when directly applied to tasks in specific cultural domains, due to deficiencies in domain-specific knowledge and misunderstandings caused by differences in cultural values. To address this challenge, our paper proposes a rapid adaptation method for large models in specific cultural contexts, which leverages instruction-tuning based on specific cultural knowledge and safety values data. Taking Chinese as the specific cultural context and utilizing the LLaMA3-8B as the experimental English LLM, the evaluation results demonstrate that the adapted LLM significantly enhances its capabilities in domain-specific knowledge and adaptability to safety values, while maintaining its original expertise advantages.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の急速な成長は、人工知能分野において顕著なトレンドとなっている。 しかし、現在のLLMは主に英語に基づいている。 諸藩固有の知識の不足や文化価値の相違による誤解などにより、特定の文化領域のタスクに直接適用される場合の限界に遭遇する。 そこで,本稿では,特定の文化的知識と安全性値データに基づく指導訓練を活用した,特定の文化的文脈における大規模モデルの迅速な適応手法を提案する。 評価結果は,LLaMA3-8Bを実験用英語LLMとして使用することにより,LLMがドメイン固有の知識と安全性値への適応性を著しく向上するとともに,元の専門知識の優位性を維持していることを示す。

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