論文の概要: QueEn: A Large Language Model for Quechua-English Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.05184v1
• Date: Fri, 06 Dec 2024 17:04:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-09 15:57:38.127528
• Title: QueEn: A Large Language Model for Quechua-English Translation
• Title（参考訳）: QueEn: Quechua- English 翻訳のための大規模言語モデル
• Authors: Junhao Chen, Peng Shu, Yiwei Li, Huaqin Zhao, Hanqi Jiang, Yi Pan, Yifan Zhou, Zhengliang Liu, Lewis C Howe, Tianming Liu,
• Abstract要約: 本稿では,Retrieval-Augmented Generation(RAG)とパラメータ効率のよい微調整技術を組み合わせた,ケチュア英訳の新しい手法であるQueEnを提案する。 BLEUスコアは標準GPTモデルの1.5に対して17.6である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.377876059048692
• 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. In this paper, we propose QueEn, a novel approach for Quechua-English translation that combines Retrieval-Augmented Generation (RAG) with parameter-efficient fine-tuning techniques. Our method leverages external linguistic resources through RAG and uses Low-Rank Adaptation (LoRA) for efficient model adaptation. Experimental results show that our approach substantially exceeds baseline models, with a BLEU score of 17.6 compared to 1.5 for standard GPT models. The integration of RAG with fine-tuning allows our system to address the challenges of low-resource language translation while maintaining computational efficiency. This work contributes to the broader goal of preserving endangered languages through advanced language technologies.
• 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。 本稿では,REG(Retrieval-Augmented Generation)とパラメータ効率のよい微調整技術を組み合わせた,Kechua-English翻訳の新しい手法であるQueEnを提案する。 提案手法はRAGを通して外部言語資源を活用し,ローランド適応(LoRA)を用いて効率的なモデル適応を行う。 実験の結果,標準GPTモデルでは1.5に対してBLEUスコアは17.6であった。 RAGと微調整の統合により,計算効率を保ちながら低リソース言語翻訳の課題に対処できる。 この研究は、先進的な言語技術を通じて絶滅危惧言語を保存するという、より広い目標に寄与する。

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