論文の概要: Open or Closed LLM for Lesser-Resourced Languages? Lessons from Greek

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.12826v1
• Date: Wed, 22 Jan 2025 12:06:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-23 16:53:56.055840
• Title: Open or Closed LLM for Lesser-Resourced Languages? Lessons from Greek
• Title（参考訳）: 低リソース言語のためのオープンまたはクローズドLLM : ギリシャ語からの教訓
• Authors: John Pavlopoulos, Juli Bakagianni, Kanella Pouli, Maria Gavriilidou,
• Abstract要約: 我々は,7つのNLPタスクにおけるオープンソース(Llama-70b)とクローズドソース(GPT-4o mini)の大規模言語モデルの性能評価を行った。 第2に,事前学習における LLM による潜在的なデータ使用量を評価するツールとして,オーソリティ属性を再定義することにより,ギリシャ NLP の範囲を広げる。 第3に,STE(Summarize, Translate, Embed)法は,従来のTF-IDF法よりも長文のクラスタリングに優れる,法的NLPのケーススタディを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3499129784547663
• License:
• Abstract: Natural Language Processing (NLP) for lesser-resourced languages faces persistent challenges, including limited datasets, inherited biases from high-resource languages, and the need for domain-specific solutions. This study addresses these gaps for Modern Greek through three key contributions. First, we evaluate the performance of open-source (Llama-70b) and closed-source (GPT-4o mini) large language models (LLMs) on seven core NLP tasks with dataset availability, revealing task-specific strengths, weaknesses, and parity in their performance. Second, we expand the scope of Greek NLP by reframing Authorship Attribution as a tool to assess potential data usage by LLMs in pre-training, with high 0-shot accuracy suggesting ethical implications for data provenance. Third, we showcase a legal NLP case study, where a Summarize, Translate, and Embed (STE) methodology outperforms the traditional TF-IDF approach for clustering \emph{long} legal texts. Together, these contributions provide a roadmap to advance NLP in lesser-resourced languages, bridging gaps in model evaluation, task innovation, and real-world impact.
• Abstract（参考訳）: 低リソース言語のための自然言語処理(NLP)は、限られたデータセット、高リソース言語から受け継いだバイアス、ドメイン固有のソリューションの必要性など、永続的な課題に直面している。 本研究は,現代ギリシア語におけるこれらのギャップを3つの重要な貢献を通じて解決する。 まず,オープンソース(Llama-70b)およびクローズドソース(GPT-4o mini)大規模言語モデル(LLM)の性能評価を行った。 第2に、事前学習におけるLSMによる潜在的なデータ使用量を評価するツールとして、オーソリティ・アトリビューション(Authorship Attribution)を再定義することにより、ギリシャのNLPの範囲を広げる。 第3に,STE(Summarize, Translate, Embed)法は,従来の TF-IDF 法よりも優れていることを示す。 これらのコントリビューションは、低リソースの言語でNLPを前進させるロードマップ、モデル評価におけるブリッジングギャップ、タスクイノベーション、実世界のインパクトを提供する。

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