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核心概念
LRLの性能向上戦略を提案し、Bllossomモデルが優れた結果を示す。
要約
- 大規模なLLMは計算リソースを必要とするが、LRLは無視されている。
- 3つの戦略：語彙拡張、バイリンガルデータを使用した事前トレーニング、指示チューニング。
- Bllossomモデルは他の韓国モデルよりも優れたパフォーマンスを示す。
- 8つのタスクでBllossomモデルが平均的に4.57ポイント向上。
- 語彙拡張により韓国語の理解力や推論力が向上。
- バイリンガル事前トレーニングにより知識情報が増加し、SFTによる指示チューニングも効果的。
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arxiv.org
Optimizing Language Augmentation for Multilingual Large Language Models
統計
Llama2はKorean vocabulariesを89.7%含んでいる。
KoBERT vocabulariesに7,478 Korean entries追加された。
Pretraining data size: 33GB.
引用
"Bllossomモデルは他の韓国モデルよりも優れたパフォーマンスを示す。"
"バイリンガル事前トレーニングにより知識情報が増加し、SFTによる指示チューニングも効果的。"
深掘り質問
他の言語へ同じ手法を適用する場合、どんな努力が必要ですか？
他の言語に同じ手法を適用する際にはいくつかの努力が必要です。まず第一に、その言語に特化した辞書や単語リストを準備する必要があります。これは、モデルがその言語固有の表現や文法を学習できるようにするためです。また、バイリンガルデータも重要であり、複数の言語間で知識や情報を整合させるために使用されます。さらに、SFT（Supervised Fine Tuning）プロセスでは高品質なトレーニングデータが不可欠です。このデータはモデルが正確な応答を生成しユーザー意図を理解できるよう支援します。
バイリンガルデータを使用したSFTの影響はどうですか？
バイリンガルデータを使用したSFT（Supervised Fine Tuning）は非常に有益な影響を与えます。異なる言語間で知識と情報を整合させることで、モデルの多言語能力と性能向上が期待されます。バイリンガルトレーニングでは各言語から得られた豊富な情報源から学習し、それらの知識交差点から洗練された結果が生まれます。
Bllossomモデルは英語で不利な結果を出す可能性がありますか？
Bllossomモデルは英語でも十分なパフォーマンスを発揮します。実際、Bllossomモデルは他のKorean LLMsよりも優れた成績と評価指標値 を示しています。
ただし、「Llama2-13b」と比較した場合、「Bllossom」モ デ ル の 英 語 性 能 低 下 量 お よ び 品 質 の 減 少 を 示唆しています。「Komt」と「Ko-Platypus2」も同様 の 結 果 を 示 しました 。これ ら の 差 分 化 は 「Biloss om」 モ
デ ルか ら 追 加 的 知 識 を 取 得 中 高 品 質 比較的 多 数 日本 国内外で活動中であった日本国内外で活動中てい日本国内外て活動中だったりアクショントッフェットアクショントッフェットアクショントッフェット模型訓練時代入っていました模型训练时代入了进去，因此在某些方面可以弥补这种降级效应，并且在质量和完整性等方面具备更好的表现。
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