Amharic Language Model Enhancement through Task-Specific and Generative Datasets

Core Concepts

Low-resource languages like Amharic can benefit from integrating task-specific and generative datasets to enhance language model performance.

Abstract

Abstract: Large language models (LLMs) excel in understanding and generating human languages. Low-resource languages like Amharic lack resources for model enhancement. This work focuses on improving the LLAMA-2-Amharic model by integrating task-specific and generative datasets. Introduction: LLMs like GPT series demonstrate exceptional linguistic comprehension and text generation abilities. LLAMA-2 pre-training supports limited languages, excluding low-resource ones like Amharic. Adapting LLMs to low-resource languages is challenging due to the lack of quality instruction datasets. Related Work: Open-source LLMs enable specialized language models for specific applications. Techniques like LoRA and QLoRA offer efficient methods for training large language models. Dataset Preparation: Creation of instruction-based datasets from existing NLP task-specific datasets. Introduction of new custom datasets for generation tasks in Amharic. Experiments: Evaluation of existing and fine-tuned models using different dataset combinations. Exploration of prompts' impact on model performance in Amharic tasks. Results: Improvement in classification, generation, and machine translation tasks with curated datasets. Human evaluation shows enhanced generative capabilities with specific datasets. Conclusion and Future Works: Integration of human annotated instruction datasets for further model evaluation.

Stats

"Amharic is one of the Semitic languages under the Afroasiatic language family spoken in Ethiopia with more than 57M speakers." "The result shows a significant enhancement of the model’s ability to comprehend and execute instructions." "We used datasets from LLAMA-2-Amharic, Alpaca, and dolly datasets."

Quotes

Key Insights Distilled From

Walia-LLM

by Israel Abebe... at arxiv.org 03-21-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.08015.pdf

Deeper Inquiries

How can the integration of task-specific and generative datasets benefit other low-resource languages

低リソース言語において、タスク固有データセットと生成データセットを統合することで、他の言語にも多くの利益がもたらされます。まず第一に、タスク固有データセットはその言語特有のニュアンスや文化的な要素を反映しており、モデルがより適切かつ正確な予測を行うことが可能です。また、生成データセットは新しいテキストやコンテンツを作成する際に役立ちます。これらの組み合わせによって、モデルの性能向上や柔軟性が高まり、さらなる応用範囲が拡大します。

What are the potential drawbacks or limitations of relying solely on machine-translated instruction datasets

機械翻訳された指示用データセットだけに頼る場合の潜在的な欠点や制限事項はいくつかあります。第一に、翻訳エラーが生じる可能性があるため精度や品質面で問題が発生する恐れがあります。また、文化的背景や表現方法など個々の言語特有要素を十分考慮しない場合、モデル自体のバイアスや不正確さが増す可能性もあります。さらに人間手作業で修正された指示用データセットから得られる深層学習効果は得難く、「ブラックボックス」問題も浮上します。

How can cultural bias be addressed when building language-specific LLMs using machine-translated data

言語固有LLM（Large Language Models）を構築する際に機械翻訳されたデータを使用する際、「文化バイアス」へ対処する方法は重要です。この問題へ取り組むためには以下の点を考慮すべきです。 多角的視点: 複数人種・民族・地域から収集した多岐な情報源から学習し、「偏見」ではなく「包括的理解」を目指す。 専門家チェック: 文化専門家や母国話者からフィードバックを受け取り、「意味論」と「表現法」両方で適切かどうか確認。 透明性と改善: モデル開発プロセス全体で透明性と改善サイクルを実施し、「フィードフォーワード」と「フィードバック」メカニズム強化。 これら措置は文化バイアス削減だけでなく、“公平” そして “信頼” のあるLLM開発プロジェクト推進します。