論文の概要: Marco-LLM: Bridging Languages via Massive Multilingual Training for Cross-Lingual Enhancement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04003v1
• Date: Thu, 05 Dec 2024 09:26:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 14:41:28.936404
• Title: Marco-LLM: Bridging Languages via Massive Multilingual Training for Cross-Lingual Enhancement
• Title（参考訳）: Marco-LLM: 言語間強化のための多言語多言語学習によるブリッジング言語
• Authors: Lingfeng Ming, Bo Zeng, Chenyang Lyu, Tianqi Shi, Yu Zhao, Xue Yang, Yefeng Liu, Yiyu Wang, Linlong Xu, Yangyang Liu, Xiaohu Zhao, Hao Wang, Heng Liu, Hao Zhou, Huifeng Yin, Zifu Shang, Haijun Li, Longyue Wang, Weihua Luo, Kaifu Zhang,
• Abstract要約: Marco-LLM:多言語多言語学習による多言語化 我々は、複数の低リソース言語に対して、かなりの量の多言語データを収集した。 Marco-LLMは最先端のLLMよりも大幅に改善されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.69955325679514
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have achieved remarkable progress in recent years; however, their excellent performance is still largely limited to major world languages, primarily English. Many LLMs continue to face challenges with multilingual tasks, especially when it comes to low-resource languages. To address this issue, we introduced Marco-LLM: Massive multilingual training for cross-lingual enhancement LLM. We have collected a substantial amount of multilingual data for several low-resource languages and conducted extensive continual pre-training using the Qwen2 models. This effort has resulted in a multilingual LLM named Marco-LLM. Through comprehensive evaluations on various multilingual benchmarks, including MMMLU, AGIEval, Belebele, Flores-200, XCOPA and many others, Marco-LLM has demonstrated substantial improvements over state-of-the-art LLMs. Furthermore, Marco-LLM achieved substantial enhancements in any-to-any machine translation tasks, showing the effectiveness of our multilingual LLM. Marco-LLM is a pioneering multilingual LLM designed to not only perform exceptionally well in multilingual tasks, including low-resource languages, but also maintain strong performance in English and other major languages, closing the performance gap between high- and low-resource language capabilities. By bridging languages, this effort demonstrates our dedication to ensuring LLMs work accurately across various languages.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は近年顕著な進歩を遂げているが、その優れた性能は依然として主要な世界言語(主に英語)に限られている。 多くのLLMは、特に低リソース言語では、多言語タスクの課題に直面し続けている。 この問題に対処するため,多言語多言語学習のための多言語多言語学習システムMarco-LLMを導入した。 Qwen2 モデルを用いて,複数の低リソース言語に対して大量の多言語データを収集し,広範囲にわたる事前学習を行った。 この取り組みにより、マルチリンガルなLLMであるMarco-LLMが誕生した。 MMMLU、AGIEval、Belebele、Flores-200、XCOPAなどの多言語ベンチマークの総合的な評価を通じて、Marco-LLMは最先端のLLMよりも大幅に改善されている。 さらに、Marco-LLM は機械翻訳タスクの大幅な向上を実現し、多言語 LLM の有効性を示した。 Marco-LLMは、低リソース言語を含む多言語タスクにおいて例外的に優れた性能を発揮するように設計された先駆的な多言語 LLM である。 言語をブリッジすることで、LLMが様々な言語で正確に動作することを保証するために、我々の努力を実証します。

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