論文の概要: Unsupervised Data Validation Methods for Efficient Model Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.07880v1
• Date: Thu, 10 Oct 2024 13:00:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-31 14:16:01.979621
• Title: Unsupervised Data Validation Methods for Efficient Model Training
• Title（参考訳）: 効率的なモデルトレーニングのための教師なしデータ検証手法
• Authors: Yurii Paniv,
• Abstract要約: 自然言語処理(NLP)、テキスト音声処理(TTS)、音声テキスト処理(STT)、視覚言語モデル(VLM)は大規模なデータセットに大きく依存している。 本研究では,「品質データ」の定義,適切なデータ生成方法の開発,モデルトレーニングへのアクセシビリティ向上など,重要な分野について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: This paper investigates the challenges and potential solutions for improving machine learning systems for low-resource languages. State-of-the-art models in natural language processing (NLP), text-to-speech (TTS), speech-to-text (STT), and vision-language models (VLM) rely heavily on large datasets, which are often unavailable for low-resource languages. This research explores key areas such as defining "quality data," developing methods for generating appropriate data and enhancing accessibility to model training. A comprehensive review of current methodologies, including data augmentation, multilingual transfer learning, synthetic data generation, and data selection techniques, highlights both advancements and limitations. Several open research questions are identified, providing a framework for future studies aimed at optimizing data utilization, reducing the required data quantity, and maintaining high-quality model performance. By addressing these challenges, the paper aims to make advanced machine learning models more accessible for low-resource languages, enhancing their utility and impact across various sectors.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,低リソース言語における機械学習システムの改善に向けた課題と潜在的な解決策について検討する。 自然言語処理(NLP)、テキスト音声処理(TTS)、音声テキスト処理(STT)、視覚言語モデル(VLM)は、しばしば低リソース言語では利用できない大規模なデータセットに大きく依存している。 本研究では,「品質データ」の定義,適切なデータ生成方法の開発,モデルトレーニングへのアクセシビリティ向上など,重要な分野について検討する。 データ拡張、多言語変換学習、合成データ生成、データ選択技術など、現在の方法論の包括的なレビューは、進歩と限界の両方を強調している。 データ利用を最適化し、必要なデータ量を削減し、高品質なモデル性能を維持することを目的とした、将来の研究のためのフレームワークを提供する。 これらの課題に対処することで、低リソース言語に対して高度な機械学習モデルをよりアクセスしやすくし、その実用性とさまざまな分野への影響を高めることを目的としている。

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