論文の概要: InkubaLM: A small language model for low-resource African languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.17024v2
• Date: Tue, 3 Sep 2024 13:55:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-04 12:24:11.839027
• Title: InkubaLM: A small language model for low-resource African languages
• Title（参考訳）: InkubaLM:低リソースアフリカ言語のための小さな言語モデル
• Authors: Atnafu Lambebo Tonja, Bonaventure F. P. Dossou, Jessica Ojo, Jenalea Rajab, Fadel Thior, Eric Peter Wairagala, Anuoluwapo Aremu, Pelonomi Moiloa, Jade Abbott, Vukosi Marivate, Benjamin Rosman,
• Abstract要約: InkubaLMは0.4億のパラメータを持つ小さな言語モデルである。 パラメータ数が大幅に大きいモデルに匹敵するパフォーマンスを実現する。 複数の言語にまたがる顕著な一貫性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.426968756845389
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: High-resource language models often fall short in the African context, where there is a critical need for models that are efficient, accessible, and locally relevant, even amidst significant computing and data constraints. This paper introduces InkubaLM, a small language model with 0.4 billion parameters, which achieves performance comparable to models with significantly larger parameter counts and more extensive training data on tasks such as machine translation, question-answering, AfriMMLU, and the AfriXnli task. Notably, InkubaLM outperforms many larger models in sentiment analysis and demonstrates remarkable consistency across multiple languages. This work represents a pivotal advancement in challenging the conventional paradigm that effective language models must rely on substantial resources. Our model and datasets are publicly available at https://huggingface.co/lelapa to encourage research and development on low-resource languages.
• Abstract（参考訳）: 高いリソースの言語モデルは、しばしばアフリカの文脈では不足しており、重要なコンピューティングやデータ制約の中でさえも、効率的でアクセスしやすく、局所的に関連するモデルに重要な必要性がある。 本稿では,0.4億のパラメータを持つ小型言語モデルであるInkubaLMを紹介し,機械翻訳や質問応答,AfriMMLU,AfriXnliタスクといったタスクにおける,より大きなパラメータ数を持つモデルに匹敵する性能を実現する。 特に、InkubaLMは感情分析において多くの大きなモデルより優れており、複数の言語にまたがる顕著な一貫性を示している。 この研究は、効果的な言語モデルは実質的なリソースに依存しなければならないという従来のパラダイムに挑戦する上で、重要な進歩を示している。 私たちのモデルとデータセットは、低リソース言語の研究と開発を促進するためにhttps://huggingface.co/lelapaで公開されています。

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