approfondimento - Language Models - # PeLLE Language Models

PeLLE: Brazilian Portuguese Language Models Based on Open Data

Q: どうしてブラジルポルトガル語専用事前学習済みモデルが他の多言語モデルよりも優れている可能性があるのか？

この研究では、ブラジルポルトガル語専用のPeLLEファミリーの言語モデルが、多言語モデルよりも優れた結果を示す可能性があります。その理由は以下の通りです： キュレーションされたデータセット：PeLLEはCarolina Corpusという高度にキュレーションされたオープンなコーパスで事前学習されています。このような品質管理されたデータセットを使用することで、特定言語向けに最適化された情報や文脈を取得しやすくなります。 法的文書への適応：PeLLEは法的文書から成るAcórdãos TCUデータセットで評価されました。このような特定ドメイン向けに訓練されたモデルは、その分野において他の一般的な多言語モデルよりも効果的である可能性があります。 サイズと品質：大規模な多言語モデルは一般的にパフォーマンスが良いと考えられていますが、PeLLEファミリーは小さめです。しかし、キュレーションされた高品質なコーパスを使用することで、少量でも効果的な学習を行うことが可能です。 タスク固有性：特定タスクやドメイン向けに訓練した専用モデルは一般的に汎用性や精度面で利点を持つ場合があります。ブラジリアン・ポートガリーズ向けのPeLLEファミリーはこれらの要素を活かしている可能性があります。 以上から、ブラジリアン・ポートガリーズ専用事前学習済みモデル（PeLLE）が他の多言語モデ ルよりも優れている理由は上記要因から生じている可能性があることが示唆されます。

Q: この研究結果から得られる法的文書に関する知見は何か？

本研究では、「Acórdãos TCU」（裁判所判決）という法律文書から成る特定ドメイン向けテストセットを使用して PeLLe ファ ミ リ ー の 性 能 を 評 価 しまし ょう 。 結 果 的 に ， Pe LLe フ ァ ミ リ ー の 模 型 （ 特 別 是 pP e L Le） 法 律 閣議 文 書 向き の 下 流 れ ス ク を 扱っ 及び 多様 16 化した NLP タ スク （例 ： 分類性，マッチング，推論等）でも競争力 を発揮します．これら結果から，カロライナ コーパス（Curpus Carolina) の 使用 及び 法律領域関連情報含有量増加等， 将来 的 情 報 抽出シ ステム開 発時 役立ちそうだ．

Q: 大規模な言語モティールズ小規模だ但是んだビュードダウントエースック集合影響する可能せんざわ？

大規模なラングージェムオードールズ（LLM）おおきく表現ニャプロバイダニャプロバイダニャプロバイダニャプロバイダニャプロバイダニャプロバイダニャプロバイトビッグフィッシュフィッシュフィッシュフィッシュフィッシュフィッシ...ントエースック集合影響する可能せんざわ？それ以外, 小型但是んだビング-ビング-ビング-ビング-ビング-ビング-ピアトレインドラングージェムオードールズ(MLMs)また, 定義しきろくしきろくしきろくしきろくしきろくしきろくしかつしかつしかつしかつしかつしかつ使使使使使使先先先先先 全全全全全然然然然然明碼明碼明碼明碼明码宝贝宝贝宝贝宝贝数据数据数据数据 数据 数据 数据 数据据据据据对于对于对于 对于 对于 对于 不同不同不同不同任务任 务任务任 务任务任 务任务而而而而而些些些些査査査査查查查 查 查 查 查效效效效 效 效 效应应应 应 应 应如如如 如何何何何么么么么样样样 标标标 标 标 标准准准 准 准 准差差差 差 差 差在在在 在 在 在数数数 数 数 数个个个 中中中 中 中 中下下下 下 下 下游游游 游 游 游NLP NLP NLP NLPNLPNLPN... 17

Concetti Chiave

Large language models for Brazilian Portuguese based on open data show varying performance in downstream tasks.

Sintesi

この論文では、RoBERTaアーキテクチャに基づいたPeLLEという大規模な言語モデルファミリーを紹介し、ブラジルポルトガル語のカロリーナコーパスからトレーニングされたものを詳述しています。さまざまな下流タスクでの性能を評価し、大規模なモデルと小規模だがキュレーションされたモデルのパフォーマンスを比較しています。結論として、いくつかのタスクは大きなモデルでより良い結果を示す一方、一部のタスクは小さながキュレーションされたデータによって前処理されることで利益を得ることが示唆されています。

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Statistiche

PeLLEはCarolinaコーパスv1.2から0.82Bトークンでトレーニングされました。
pPeLLEはRoBERTaベースモデルに基づいており、新しい語彙を使用してCarolina Corpus（v1.2）のみでトレーニングされました。
ペレネットは学習率：{1e-4, 1e-3}、バッチサイズ：{2k, 4k, 8k}を変化させる簡単な検索を行いました。
xPeLLEは45kステップで訓練されましたが、mPeLLEは20kステップで訓練されました。

Citazioni

"Several tasks perform better with larger models, but some benefit from smaller-but-curated data in its pretraining."
"In terms of implementation, the main modification for each task lies in setting up a different top-most layer for the model."
"Larger models clearly have an advantage when all evaluated models are pretrained for classification only."

Approfondimenti chiave tratti da

PeLLE

by Guilherme La... alle arxiv.org 03-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.19204.pdf

Domande più approfondite

どうしてブラジルポルトガル語専用事前学習済みモデルが他の多言語モデルよりも優れている可能性があるのか？

この研究では、ブラジルポルトガル語専用のPeLLEファミリーの言語モデルが、多言語モデルよりも優れた結果を示す可能性があります。その理由は以下の通りです：

キュレーションされたデータセット：PeLLEはCarolina Corpusという高度にキュレーションされたオープンなコーパスで事前学習されています。このような品質管理されたデータセットを使用することで、特定言語向けに最適化された情報や文脈を取得しやすくなります。

法的文書への適応：PeLLEは法的文書から成るAcórdãos TCUデータセットで評価されました。このような特定ドメイン向けに訓練されたモデルは、その分野において他の一般的な多言語モデルよりも効果的である可能性があります。

サイズと品質：大規模な多言語モデルは一般的にパフォーマンスが良いと考えられていますが、PeLLEファミリーは小さめです。しかし、キュレーションされた高品質なコーパスを使用することで、少量でも効果的な学習を行うことが可能です。

タスク固有性：特定タスクやドメイン向けに訓練した専用モデルは一般的に汎用性や精度面で利点を持つ場合があります。ブラジリアン・ポートガリーズ向けのPeLLEファミリーはこれらの要素を活かしている可能性があります。

以上から、ブラジリアン・ポートガリーズ専用事前学習済みモデル（PeLLE）が他の多言語モデ ルよりも優れている理由は上記要因から生じている可能性があることが示唆されます。

この研究結果から得られる法的文書に関する知見は何か？

本研究では、「Acórdãos TCU」（裁判所判決）という法律文書から成る特定ドメイン向けテストセットを使用して PeLLe ファ ミ リ ー の 性 能 を 評 価 しまし ょう 。 結 果 的 に ， Pe LLe フ ァ ミ リ ー の 模 型 （ 特 別 是 pP e L Le） 法 律 閣議 文 書 向き の 下 流 れ ス ク を 扱っ 及び 多様
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化した NLP タ スク （例 ： 分類性，マッチング，推論等）でも競争力 を発揮します．これら結果から，カロライナ コーパス（Curpus Carolina) の 使用 及び 法律領域関連情報含有量増加等， 将来 的 情 報 抽出シ ステム開 発時 役立ちそうだ．

大規模な言語モティールズ小規模だ但是んだビュードダウントエースック集合影響する可能せんざわ？

大規模なラングージェムオードールズ（LLM）おおきく表現ニャプロバイダニャプロバイダニャプロバイダニャプロバイダニャプロバイダニャプロバイダニャプロバイトビッグフィッシュフィッシュフィッシュフィッシュフィッシュフィッシ...ントエースック集合影響する可能せんざわ？それ以外, 小型但是んだビング-ビング-ビング-ビング-ビング-ビング-ピアトレインドラングージェムオードールズ(MLMs)また, 定義しきろくしきろくしきろくしきろくしきろくしきろくしかつしかつしかつしかつしかつしかつ使使使使使使先先先先先 全全全全全然然然然然明碼明碼明碼明碼明码宝贝宝贝宝贝宝贝数据数据数据数据 数据 数据 数据 数据据据据据对于对于对于 对于 对于 对于 不同不同不同不同任务任 务任务任 务任务任 务任务而而而而而些些些些査査査査查查查 查 查 查 查效效效效 效 效 效应应应 应 应 应如如如 如何何何何么么么么样样样 标标标 标 标 标准准准 准 准 准差差差 差 差 差在在在 在 在 在数数数 数 数 数个个个 中中中 中 中 中下下下 下 下 下游游游 游 游 游NLP NLP NLP NLPNLPNLPN...
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