論文の概要: Enhancing Linguistic Competence of Language Models through Pre-training with Language Learning Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.03448v1
• Date: Tue, 06 Jan 2026 22:28:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-09 02:15:23.085172
• Title: Enhancing Linguistic Competence of Language Models through Pre-training with Language Learning Tasks
• Title（参考訳）: 言語学習課題による事前学習による言語モデルの言語能力向上
• Authors: Atsuki Yamaguchi, Maggie Mi, Nikolaos Aletras,
• Abstract要約: 我々はL2Tを提案する。L2Tは言語学習タスクを統合した事前学習フレームワークである。 人間の言語習得にインスパイアされたL2Tは、生テキストを構造化された入力出力ペアに変換し、明示的な言語刺激を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.93996004711539
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Language models (LMs) are pre-trained on raw text datasets to generate text sequences token-by-token. While this approach facilitates the learning of world knowledge and reasoning, it does not explicitly optimize for linguistic competence. To bridge this gap, we propose L2T, a pre-training framework integrating Language Learning Tasks alongside standard next-token prediction. Inspired by human language acquisition, L2T transforms raw text into structured input-output pairs to provide explicit linguistic stimulation. Pre-training LMs on a mixture of raw text and L2T data not only improves overall performance on linguistic competence benchmarks but accelerates its acquisition, while maintaining competitive performance on general reasoning tasks.
• Abstract（参考訳）: 言語モデル(LM)は生のテキストデータセット上で事前訓練され、トークン・バイ・トークンを生成する。 このアプローチは世界の知識と推論の学習を促進するが、言語能力に明示的に最適化するものではない。 このギャップを埋めるため、我々はL2T(Language Learning Tasks)と標準の次世代予測を組み合わせた事前学習フレームワーク)を提案する。 人間の言語習得にインスパイアされたL2Tは、生テキストを構造化された入力出力ペアに変換し、明示的な言語刺激を提供する。 原文とL2Tデータの混合による事前学習は、言語能力ベンチマークの全体的な性能を向上するだけでなく、一般的な推論タスクにおける競争性能を維持しながら、その獲得を加速させる。

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