論文の概要: Overcoming linguistic barriers in code assistants: creating a QLoRA adapter to improve support for Russian-language code writing instructions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.09353v1
- Date: Sat, 14 Sep 2024 07:49:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-17 21:09:38.737866
- Title: Overcoming linguistic barriers in code assistants: creating a QLoRA adapter to improve support for Russian-language code writing instructions
- Title（参考訳）: コードアシスタントにおける言語障壁の克服--ロシア語のコード記述命令のサポートを改善するQLoRAアダプタの作成
- Authors: C. B. Pronin, A. V. Volosova, A. V. Ostroukh, Yu. N. Strogov,
- Abstract要約: アダプタは、ロシア語のプログラミングと理解に関わるタスクにおいて、ベースモデルの性能を向上させるために開発された。
提案したアダプタは,プログラムに関連する質問応答ペアや,ロシア語のコード関連テキストなど,多種多様なデータセットを用いてトレーニングされた。
結果,Pythonのコード記述やロシア語処理のタスクにおいて,提案したアダプタの有効性を確認し,大幅な改善が得られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, an approach to training and evaluating an adapter model for the popular language model "zephyr-7b-beta" is described. The adapter was developed to improve the performance of the base model in tasks related to programming and understanding the Russian language. Considering the high quality of the original model in tasks in the English language, the goal of the research was to expand its linguistic and technical spectrum. The proposed adapter was trained using a large and diverse dataset, including question-answer pairs related to programming, as well code-related texts in Russian language. The applied training methodology ensures an improvement in the model's quality of answers in understanding and generating Python code based on Russian instructions. We evaluated the performance of the base model with the installed adapter using various metrics, comparing it to the base model as well as other state-of-the-art models in this field. The obtained results showed significant improvement, both in tasks related to writing Python code and in processing the Russian language, confirming the effectiveness of the proposed adapter.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,一般的な言語モデル "zephyr-7b-beta" のアダプタモデルをトレーニングし,評価する手法について述べる。
このアダプタは、ロシア語のプログラミングと理解に関わるタスクにおいて、ベースモデルの性能を向上させるために開発された。
英語のタスクにおける原モデルの高品質さを考えると、研究の目的は言語学的および技術的スペクトルを拡大することであった。
提案したアダプタは,プログラムに関連する質問応答ペアや,ロシア語のコード関連テキストなど,多種多様なデータセットを用いてトレーニングされた。
適用されたトレーニング手法は、ロシア語の命令に基づいてPythonコードを理解して生成する際のモデルの品質の向上を保証する。
本研究では, 各種メトリクスを用いて, ベースモデルと他の最先端モデルとの比較を行い, ベースモデルの性能評価を行った。
結果,Pythonのコード記述やロシア語処理のタスクにおいて,提案したアダプタの有効性を確認し,大幅な改善が得られた。
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