論文の概要: Exploring the Role of Transliteration in In-Context Learning for Low-resource Languages Written in Non-Latin Scripts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02320v1
• Date: Tue, 2 Jul 2024 14:51:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-03 15:06:12.752016
• Title: Exploring the Role of Transliteration in In-Context Learning for Low-resource Languages Written in Non-Latin Scripts
• Title（参考訳）: 非ラテンスクリプトで書かれた低リソース言語におけるインテクスト学習における文字化の役割を探る
• Authors: Chunlan Ma, Yihong Liu, Haotian Ye, Hinrich Schütze,
• Abstract要約: 非ラテン文字で書かれた低リソース言語に対するLLMの性能向上にも効果があるか検討する。 本稿では,(1) の原文,(2) ラテン文字,(3) の両文を対象とする3つのプロンプトテンプレートを提案する。 本研究の結果から,翻訳の有効性はタスクタイプやモデルサイズによって異なることが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.40191599304911
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Decoder-only large language models (LLMs) excel in high-resource languages across various tasks through few-shot or even zero-shot in-context learning (ICL). However, their performance often does not transfer well to low-resource languages, especially those written in non-Latin scripts. Inspired by recent work that leverages transliteration in encoder-only models, we investigate whether transliteration is also effective in improving LLMs' performance for low-resource languages written in non-Latin scripts. To this end, we propose three prompt templates, where the target-language text is represented in (1) its original script, (2) Latin script, or (3) both. We apply these methods to several representative LLMs of different sizes on various tasks including text classification and sequential labeling. Our findings show that the effectiveness of transliteration varies by task type and model size. For instance, all models benefit from transliterations for sequential labeling (with increases of up to 25%).
• Abstract（参考訳）: デコーダのみの大規模言語モデル (LLM) は、少数ショットやゼロショットのインコンテキスト学習 (ICL) を通じて、様々なタスクにまたがるハイリソース言語で優れている。 しかしながら、そのパフォーマンスは低リソース言語、特に非ラテン語スクリプトで書かれた言語によく伝達されないことが多い。 本研究は,エンコーダのみのモデルにおける文字変換を利用した最近の研究に触発され,非ラテン文字で書かれた低リソース言語に対するLLMの性能向上にも有効かどうかを考察する。 そこで本研究では,(1) の原文,(2) ラテン文字,(3) の双方に対象言語テキストを表現した3つのプロンプトテンプレートを提案する。 テキスト分類やシーケンシャルラベリングなど,様々なタスクにおいて異なる大きさの複数の代表LLMに対して,これらの手法を適用した。 本研究の結果から,翻訳の有効性はタスクタイプやモデルサイズによって異なることが明らかとなった。 例えば、すべてのモデルはシーケンシャルなラベリング(25%まで増加する)の文字化の恩恵を受ける。

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