論文の概要: SMOL: Professionally translated parallel data for 115 under-represented languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12301v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 20:22:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:03:16.195159
• Title: SMOL: Professionally translated parallel data for 115 under-represented languages
• Title（参考訳）: SMOL:115の非表現言語のためのプロフェッショナルに翻訳された並列データ
• Authors: Isaac Caswell, Elizabeth Nielsen, Jiaming Luo, Colin Cherry, Geza Kovacs, Hadar Shemtov, Partha Talukdar, Dinesh Tewari, Baba Mamadi Diane, Koulako Moussa Doumbouya, Djibrila Diane, Solo Farabado Cissé,
• Abstract要約: 低リソース言語(LRL)の翻訳をアンロックするためのトレーニングデータスイートSMOLをオープンソースとして公開した。 SMOLは115のアンダーリソース言語に翻訳されている。 SMOLは2つのサブデータセットから構成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.205067482233883
• License:
• Abstract: We open-source SMOL (Set of Maximal Overall Leverage), a suite of training data to unlock translation for low-resource languages (LRLs). SMOL has been translated into 115 under-resourced languages, including many for which there exist no previous public resources, for a total of 6.1M translated tokens. SMOL comprises two sub-datasets, each carefully chosen for maximum impact given its size: SMOL-Sent, a set of sentences chosen for broad unique token coverage, and SMOL-Doc, a document-level source focusing on a broad topic coverage. They join the already released GATITOS for a trifecta of paragraph, sentence, and token-level content. We demonstrate that using SMOL to prompt or fine-tune Large Language Models yields robust ChrF improvements. In addition to translation, we provide factuality ratings and rationales for all documents in SMOL-Doc, yielding the first factuality datasets for most of these languages.
• Abstract（参考訳）: SMOL(Set of Maximal overall Leverage)は、低リソース言語(LRL)の翻訳をアンロックするためのトレーニングデータスイートである。 SMOLは115のアンダーリソース言語に翻訳され、その中には以前の公開リソースが存在しておらず、合計6.1Mのトークンが含まれている。 SMOLは2つのサブデータセットから構成されており、それぞれサイズに応じて最大インパクトのために慎重に選択されている:SMOL-Sent、広くユニークなトークンカバレッジのために選択された文のセット、SMOL-Doc、幅広いトピックカバレッジに焦点を当てたドキュメントレベルのソースである。 彼らはすでにリリース済みのGATITOSに、段落、文、トークンレベルのコンテンツの三部作として参加している。 SMOLを用いて、大規模言語モデルのプロンプトや微調整を行うことで、堅牢なChrFの改善がもたらされることを示す。 翻訳に加えて、SMOL-Docのすべての文書に対して事実性評価と合理的性を提供し、これらの言語で最初の事実性データセットを提供する。

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