本研究は、6種類の多言語大規模言語モデルを204言語にわたるSIB-200データセットで評価し、その性能に影響を与える要因を分析した。
全言語(ALL)の場合、事前学習データの有無が最も重要な要因となる。既知言語(SEEN)の場合は、事前学習データの量が最も影響する。一方、未知言語(UNSEEN)の場合は、言語の文字体系や言語系統が重要となる。
これらの結果は、多言語NLPシステムの開発において、言語の特性を考慮し、効果的な多言語学習手法を設計することの重要性を示唆している。モデルのサイズや構造は、最も重要な要因を大きく変化させないことも明らかになった。
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