Fugu-MT 論文翻訳(概要): Atlas-Chat: Adapting Large Language Models for Low-Resource Moroccan Arabic Dialect

論文の概要: Atlas-Chat: Adapting Large Language Models for Low-Resource Moroccan Arabic Dialect

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17912v1
Date: Thu, 26 Sep 2024 14:56:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-28 17:03:54.343121
Title: Atlas-Chat: Adapting Large Language Models for Low-Resource Moroccan Arabic Dialect
Title（参考訳）: Atlas-Chat: 低リソースモロッコアラビア方言に大規模言語モデルを適用する
Authors: Guokan Shang, Hadi Abdine, Yousef Khoubrane, Amr Mohamed, Yassine Abbahaddou, Sofiane Ennadir, Imane Momayiz, Xuguang Ren, Eric Moulines, Preslav Nakov, Michalis Vazirgiannis, Eric Xing,
Abstract要約: 我々はAtlas-Chatを紹介した。Atlas-Chatは、方言アラビア語に特化して開発された大規模な言語モデルのコレクションである。既存のDarija言語資源を集約し、手動と合成の両方で新しいデータセットを作成することで、命令データセットを構築します。データセットを微調整したAtlas-Chat-9Bと2Bモデルは、Darija命令に従い、標準のNLPタスクを実行する優れた能力を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 45.755756115243486
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We introduce Atlas-Chat, the first-ever collection of large language models specifically developed for dialectal Arabic. Focusing on Moroccan Arabic, also known as Darija, we construct our instruction dataset by consolidating existing Darija language resources, creating novel datasets both manually and synthetically, and translating English instructions with stringent quality control. Atlas-Chat-9B and 2B models, fine-tuned on the dataset, exhibit superior ability in following Darija instructions and performing standard NLP tasks. Notably, our models outperform both state-of-the-art and Arabic-specialized LLMs like LLaMa, Jais, and AceGPT, e.g., achieving a 13% performance boost over a larger 13B model on DarijaMMLU, in our newly introduced evaluation suite for Darija covering both discriminative and generative tasks. Furthermore, we perform an experimental analysis of various fine-tuning strategies and base model choices to determine optimal configurations. All our resources are publicly accessible, and we believe our work offers comprehensive design methodologies of instruction-tuning for low-resource language variants, which are often neglected in favor of data-rich languages by contemporary LLMs.
Abstract（参考訳）: 我々はAtlas-Chatを紹介した。Atlas-Chatは、方言アラビア語に特化して開発された大規模な言語モデルのコレクションである。 Darijaとしても知られるモロッコのアラビア語に焦点をあて、既存のDarija言語資源を統合し、手動と合成の両方で新しいデータセットを作成し、英語の指示を厳格な品質管理で翻訳することで、私たちの指導データセットを構築します。データセットを微調整したAtlas-Chat-9Bと2Bモデルは、Darija命令に従い、標準のNLPタスクを実行する優れた能力を示す。我々のモデルは、DarijaMMLU上での13Bモデルよりも13%パフォーマンス向上を実現し、LLaMa、Jais、AceGPTといった最先端およびアラビア特化LLMよりも優れています。さらに、最適構成を決定するために、様々な微調整戦略と基本モデル選択を実験的に分析する。我々の研究は、低リソース言語変種に対する命令チューニングの包括的設計手法を提供しており、現代のLLMによってデータ豊富な言語に好まれることが多い。

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