論文の概要: Self-Translate-Train: A Simple but Strong Baseline for Cross-lingual Transfer of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00454v1
• Date: Sat, 29 Jun 2024 14:40:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 03:06:00.793432
• Title: Self-Translate-Train: A Simple but Strong Baseline for Cross-lingual Transfer of Large Language Models
• Title（参考訳）: 自己翻訳トレイン:大規模言語モデルの言語間移動のための単純だが強力なベースライン
• Authors: Ryokan Ri, Shun Kiyono, Sho Takase,
• Abstract要約: 言語間転送は、ターゲット言語のパフォーマンスを向上させるために、ソース言語でデータを利用するための有望なテクニックである。 本稿では,自己翻訳トレインと呼ばれる簡易かつ効果的な手法を提案する。 大規模言語モデルの翻訳機能を活用して、ターゲット言語で合成トレーニングデータを生成し、独自の生成されたデータでモデルを微調整する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.025371443719404
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cross-lingual transfer is a promising technique for utilizing data in a source language to improve performance in a target language. However, current techniques often require an external translation system or suffer from suboptimal performance due to over-reliance on cross-lingual generalization of multi-lingual pretrained language models. In this study, we propose a simple yet effective method called Self-Translate-Train. It leverages the translation capability of a large language model to generate synthetic training data in the target language and fine-tunes the model with its own generated data. We evaluate the proposed method on a wide range of tasks and show substantial performance gains across several non-English languages.
• Abstract（参考訳）: 言語間転送は、ターゲット言語のパフォーマンスを向上させるために、ソース言語でデータを利用するための有望なテクニックである。 しかし、現在の手法では、多言語事前学習言語モデルの言語間一般化への過度な依存のため、外部翻訳システムを必要とする場合や、最適でない性能に悩まされる場合が多い。 本研究では,自己翻訳トレインと呼ばれる簡易かつ効果的な手法を提案する。 大規模言語モデルの翻訳機能を活用して、ターゲット言語で合成トレーニングデータを生成し、独自の生成されたデータでモデルを微調整する。 提案手法を広範囲のタスクで評価し,非英語言語での性能向上を示す。

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