論文の概要: Can General-Purpose Large Language Models Generalize to English-Thai Machine Translation ?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17145v1
• Date: Tue, 22 Oct 2024 16:26:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-23 14:30:44.521335
• Title: Can General-Purpose Large Language Models Generalize to English-Thai Machine Translation ?
• Title（参考訳）: 汎用大規模言語モデルは英タイ機械翻訳に一般化できるか?
• Authors: Jirat Chiaranaipanich, Naiyarat Hanmatheekuna, Jitkapat Sawatphol, Krittamate Tiankanon, Jiramet Kinchagawat, Amrest Chinkamol, Parinthapat Pengpun, Piyalitt Ittichaiwong, Peerat Limkonchotiwat,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、一般的なタスクではうまく機能するが、低リソースおよび低計算環境での一般化に苦慮する。 本研究は,英語-タイ語機械翻訳とコードスイッチングデータセット上で,様々なLLMと特殊翻訳モデルをテストすることにより,この制限を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1969983462375318
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) perform well on common tasks but struggle with generalization in low-resource and low-computation settings. We examine this limitation by testing various LLMs and specialized translation models on English-Thai machine translation and code-switching datasets. Our findings reveal that under more strict computational constraints, such as 4-bit quantization, LLMs fail to translate effectively. In contrast, specialized models, with comparable or lower computational requirements, consistently outperform LLMs. This underscores the importance of specialized models for maintaining performance under resource constraints.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、一般的なタスクではうまく機能するが、低リソースおよび低計算環境での一般化に苦慮する。 本研究は,英語-タイ語機械翻訳とコードスイッチングデータセット上で,様々なLLMと特殊翻訳モデルをテストすることにより,この制限を検証した。 その結果, 4ビット量子化などのより厳密な計算制約の下では, LLMは効率よく翻訳できないことがわかった。 対照的に、同等または低い計算要件を持つ特殊なモデルは、一貫してLLMより優れている。 このことは、リソース制約下でのパフォーマンスを維持するための特別なモデルの重要性を浮き彫りにする。

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