論文の概要: Bilingual Adaptation of Monolingual Foundation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12869v2
• Date: Thu, 25 Jul 2024 22:51:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-29 15:38:30.204729
• Title: Bilingual Adaptation of Monolingual Foundation Models
• Title（参考訳）: 単言語基礎モデルのバイリンガル適応
• Authors: Gurpreet Gosal, Yishi Xu, Gokul Ramakrishnan, Rituraj Joshi, Avraham Sheinin, Zhiming, Chen, Biswajit Mishra, Natalia Vassilieva, Joel Hestness, Neha Sengupta, Sunil Kumar Sahu, Bokang Jia, Onkar Pandit, Satheesh Katipomu, Samta Kamboj, Samujjwal Ghosh, Rahul Pal, Parvez Mullah, Soundar Doraiswamy, Mohamed El Karim Chami, Preslav Nakov,
• Abstract要約: 単言語大言語モデル(LLM)を他の言語に適応させる効率的な手法を提案する。 2段階のアプローチは、語彙を拡張し、埋め込み行列のみをトレーニングすることから始まります。 アラビア語と英語のコーパスを混ぜて継続的に事前訓練することで、このモデルは英語の習熟度を維持しつつ、アラビア語の能力を獲得している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.859227944759986
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present an efficient method for adapting a monolingual Large Language Model (LLM) to another language, addressing challenges of catastrophic forgetting and tokenizer limitations. We focus this study on adapting Llama 2 to Arabic. Our two-stage approach begins with expanding the vocabulary and training only the embeddings matrix, followed by full model continual pre-training on a bilingual corpus. By continually pre-training on a mix of Arabic and English corpora, the model retains its proficiency in English while acquiring capabilities in Arabic. Our approach results in significant improvements in Arabic and slight enhancements in English, demonstrating cost-effective cross-lingual transfer. We perform ablations on embedding initialization techniques, data mix ratios, and learning rates and release a detailed training recipe. To demonstrate generalizability of this approach we also adapted Llama 3 8B to Arabic and Llama 2 13B to Hindi.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,単一言語大言語モデル(LLM)を他の言語に適応させる効率的な手法を提案する。 この研究は、ラマ2をアラビア語に適応させることに重点を置いている。 我々の2段階のアプローチは、語彙の拡大と埋め込み行列のみのトレーニングから始まり、続いてバイリンガルコーパス上での完全なモデル事前学習が続く。 アラビア語と英語のコーパスを混ぜて継続的に事前訓練することで、このモデルは英語の習熟度を維持しつつ、アラビア語の能力を獲得している。 提案手法はアラビア語の大幅な改良と英語のわずかな改良を実現し,費用対効果のある言語間移動を実証した。 埋め込み初期化技術、データ混合率、学習率の短縮を行い、詳細なトレーニングレシピをリリースする。 このアプローチの一般化可能性を示すために、Llama 3 8Bをアラビア語に、Llama 2 13Bをヒンディー語に適応させた。

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