論文の概要: TongGu: Mastering Classical Chinese Understanding with Knowledge-Grounded Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.03937v2
- Date: Mon, 30 Sep 2024 08:54:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-01 22:00:14.592607
- Title: TongGu: Mastering Classical Chinese Understanding with Knowledge-Grounded Large Language Models
- Title(参考訳): TongGu: 知識を中心とした大規模言語モデルによる中国語の古典的理解を習得する
- Authors: Jiahuan Cao, Dezhi Peng, Peirong Zhang, Yongxin Shi, Yang Liu, Kai Ding, Lianwen Jin,
- Abstract要約: 古典中国語は古代中国の豊かな遺産と知恵の入り口であるが、その複雑さは重大な理解障壁となっている。
大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)において顕著な能力を示しているが、古典中国語理解(CCU)に苦戦している。
我々は,3つのコアコントリビューションを基盤とした最初のCCU固有のLLMである textbfTongGu を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 35.361577129600676
- License:
- Abstract: Classical Chinese is a gateway to the rich heritage and wisdom of ancient China, yet its complexities pose formidable comprehension barriers for most modern people without specialized knowledge. While Large Language Models (LLMs) have shown remarkable capabilities in Natural Language Processing (NLP), they struggle with Classical Chinese Understanding (CCU), especially in data-demanding and knowledge-intensive tasks. In response to this dilemma, we propose \textbf{TongGu} (mean understanding ancient and modern), the first CCU-specific LLM, underpinned by three core contributions. First, we construct a two-stage instruction-tuning dataset ACCN-INS derived from rich classical Chinese corpora, aiming to unlock the full CCU potential of LLMs. Second, we propose Redundancy-Aware Tuning (RAT) to prevent catastrophic forgetting, enabling TongGu to acquire new capabilities while preserving its foundational knowledge. Third, we present a CCU Retrieval-Augmented Generation (CCU-RAG) technique to reduce hallucinations based on knowledge-grounding. Extensive experiments across 24 diverse CCU tasks validate TongGu's superior ability, underscoring the effectiveness of RAT and CCU-RAG. The model and dataset are available at \url{https://github.com/SCUT-DLVCLab/TongGu-LLM}.
- Abstract(参考訳): 古典中国語は古代中国の豊かな遺産と知恵の入り口であるが、その複雑さは専門知識のない現代のほとんどの人々にとって重大な理解障壁となっている。
大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)において顕著な能力を示してきたが、古典中国語理解(CCU)、特にデータ要求や知識集約的なタスクでは苦戦している。
このジレンマに対応するために,3つのコアコントリビューションを基盤とした最初のCCU固有のLLMである「textbf{TongGu}」を提案する。
まず、LLMの完全なCCUポテンシャルを解き放つことを目的とした、2段階の命令チューニングデータセットACCN-INSを構築する。
第2に,破滅的な忘れを防止し,基礎知識を保ちながらTongGuが新たな能力を得ることを可能にするために,冗長性を考慮したチューニング(RAT)を提案する。
第3に,知識接地に基づく幻覚を低減するために,CCU検索拡張生成(CCU-RAG)技術を提案する。
24種類のCCUタスクにわたる大規模な実験は、TongGuの優れた能力を評価し、RATとCCU-RAGの有効性を裏付けている。
モデルとデータセットは \url{https://github.com/SCUT-DLVCLab/TongGu-LLM} で公開されている。
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