論文の概要: EMMA-500: Enhancing Massively Multilingual Adaptation of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17892v1
• Date: Thu, 26 Sep 2024 14:40:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-28 17:47:25.927749
• Title: EMMA-500: Enhancing Massively Multilingual Adaptation of Large Language Models
• Title（参考訳）: EMMA-500:大規模言語モデルの多言語適応強化
• Authors: Shaoxiong Ji, Zihao Li, Indraneil Paul, Jaakko Paavola, Peiqin Lin, Pinzhen Chen, Dayyán O'Brien, Hengyu Luo, Hinrich Schütze, Jörg Tiedemann, Barry Haddow,
• Abstract要約: EMMA-500は546言語にわたるテキストで継続訓練された大規模多言語言語モデルである。 本結果は,大規模言語モデルの言語能力拡大における継続事前学習の有効性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.459861376459656
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we introduce EMMA-500, a large-scale multilingual language model continue-trained on texts across 546 languages designed for enhanced multilingual performance, focusing on improving language coverage for low-resource languages. To facilitate continual pre-training, we compile the MaLA corpus, a comprehensive multilingual dataset enriched with curated datasets across diverse domains. Leveraging this corpus, we conduct extensive continual pre-training of the Llama 2 7B model, resulting in EMMA-500, which demonstrates robust performance across a wide collection of benchmarks, including a comprehensive set of multilingual tasks and PolyWrite, an open-ended generation benchmark developed in this study. Our results highlight the effectiveness of continual pre-training in expanding large language models' language capacity, particularly for underrepresented languages, demonstrating significant gains in cross-lingual transfer, task generalization, and language adaptability.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,多言語性能の向上を目的とした546言語を対象とした大規模多言語モデルEMMA-500を紹介する。 継続事前トレーニングを容易にするため,さまざまな領域にまたがるキュレートデータセットを集約した多言語データセットであるMALAコーパスをコンパイルする。 このコーパスを活用することで、Llama 2 7Bモデルの広範囲な事前トレーニングを行い、EMMA-500は、多言語タスクの包括的なセットや、この研究で開発されたオープンエンド世代ベンチマークであるPolyWriteを含む、幅広いベンチマークの集合にわたって堅牢なパフォーマンスを示す。 本研究は,大規模言語モデルの言語能力,特に表現不足言語に対する継続事前学習の有効性を強調し,言語間移動,タスクの一般化,言語適応性において有意な向上を示した。

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