論文の概要: Massively Multilingual Adaptation of Large Language Models Using Bilingual Translation Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.00469v1
• Date: Sat, 31 May 2025 08:37:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-05 04:22:50.645026
• Title: Massively Multilingual Adaptation of Large Language Models Using Bilingual Translation Data
• Title（参考訳）: バイリンガル翻訳データを用いた大規模言語モデルの多言語適応
• Authors: Shaoxiong Ji, Zihao Li, Jaakko Paavola, Indraneil Paul, Hengyu Luo, Jörg Tiedemann,
• Abstract要約: Llama3モデルのLlama3系列を500言語に大々的に多言語化するためのバイリンガル翻訳データの影響について検討した。 我々は2500以上の言語対のデータを含むMALAバイリンガル翻訳コーパスを構築した。 我々は4つの大規模多言語モデルからなるEMMA-500 Llama 3スイートを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.636375417636904
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper investigates a critical design decision in the practice of massively multilingual continual pre-training -- the inclusion of parallel data. Specifically, we study the impact of bilingual translation data for massively multilingual language adaptation of the Llama3 family of models to 500 languages. To this end, we construct the MaLA bilingual translation corpus, containing data from more than 2,500 language pairs. Subsequently, we develop the EMMA-500 Llama 3 suite of four massively multilingual models -- continually pre-trained from the Llama 3 family of base models extensively on diverse data mixes up to 671B tokens -- and explore the effect of continual pre-training with or without bilingual translation data. Comprehensive evaluation across 7 tasks and 12 benchmarks demonstrates that bilingual data tends to enhance language transfer and performance, particularly for low-resource languages. We open-source the MaLA corpus, EMMA-500 Llama 3 suite artefacts, code, and model generations.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,並列データを含む多言語連続事前学習の実践における重要な設計決定について検討する。 具体的には,Llama3モデルの500言語への大規模多言語適応に対するバイリンガル翻訳データの影響について検討する。 この目的のために、2500以上の言語対のデータを含むMALAバイリンガル翻訳コーパスを構築した。 次に,4つの大規模多言語モデルからなるEMMA-500 Llama 3スイートの開発を行った。 7つのタスクと12のベンチマークの総合的な評価は、特に低リソース言語では、バイリンガルデータが言語転送とパフォーマンスを向上させる傾向があることを示している。 私たちは、MALAコーパス、EMMA-500 Llama 3スイートアーティファクト、コード、モデル世代をオープンソース化しました。

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