論文の概要: Foundation Models for Low-Resource Language Education (Vision Paper)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04774v1
- Date: Fri, 06 Dec 2024 04:34:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-09 15:56:45.224686
- Title: Foundation Models for Low-Resource Language Education (Vision Paper)
- Title(参考訳): 低リソース言語教育のための基礎モデル(可視化論文)
- Authors: Zhaojun Ding, Zhengliang Liu, Hanqi Jiang, Yizhu Gao, Xiaoming Zhai, Tianming Liu, Ninghao Liu,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語を扱うための強力なツールである。
LLMは、限られたトレーニングデータと文化的なニュアンスを理解するのが難しいため、低リソース言語に適用する際の課題に直面している。
本稿では,LLMが低リソース言語への教育をいかに強化するかを論じ,実践的応用とメリットを強調した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 31.80093028879394
- License:
- Abstract: Recent studies show that large language models (LLMs) are powerful tools for working with natural language, bringing advances in many areas of computational linguistics. However, these models face challenges when applied to low-resource languages due to limited training data and difficulty in understanding cultural nuances. Research is now focusing on multilingual models to improve LLM performance for these languages. Education in these languages also struggles with a lack of resources and qualified teachers, particularly in underdeveloped regions. Here, LLMs can be transformative, supporting innovative methods like community-driven learning and digital platforms. This paper discusses how LLMs could enhance education for low-resource languages, emphasizing practical applications and benefits.
- Abstract(参考訳): 近年の研究では、大規模言語モデル(LLM)が自然言語を扱うための強力なツールであることが示されており、計算言語学の多くの分野で進歩している。
しかし、これらのモデルは、限られたトレーニングデータと文化的なニュアンスを理解するのが困難であるため、低リソース言語に適用する際の課題に直面している。
研究は現在、これらの言語のLLM性能を改善するための多言語モデルにフォーカスしている。
これらの言語の教育は、特に未発達の地域では、リソースの不足や資格のある教師の不足にも悩まされている。
コミュニティ主導の学習やデジタルプラットフォームといった革新的な手法をサポートする。
本稿では,LLMが低リソース言語への教育をいかに強化するかを論じ,実践的応用とメリットを強調した。
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