핵심 개념
多言語モデルが大きくなるほど、そのファインチューニングされたモデルは、単一言語モデルに比べてより忠実でない可能性がある。
초록
予測パフォーマンスと信頼性の差異を示す研究。
ファインチューニングされたモデルサイズとトークナイザーの影響を分析。
ファインチューニングされたモデル間での信頼性差異を検討。
説明忠実性メトリクスに関する比較的新しいアプローチを提案。
Abstract:
自然言語処理アプリケーションにおける予測パフォーマンスと信頼性の重要性。
多言語と単一言語モデル間での特徴付け方法(FAs)の信頼性差異を示す研究結果。
ファインチューニングされたモデルサイズが信頼性に与える影響。
Introduction:
特徴付け方法(FAs)による入力トークンの重要度ランキング。
単一言語および多言語モデル間での信頼性研究。
Experiments:
5つの異なる言語とタスクで行われた大規模な実験。
ファインチューニングされたモデルサイズやトークナイザーの違いによる結果分析。
통계
ファインチューニングされたモデルサイズが増加すると、FAは単一言語カウンターパートよりも少なく忠実です。
인용구
"多くの場合、多言語トークナイザーは単一言語トークナイザーよりも積極的に単語を分割します。"
"ファインチューニングされたモデル間で同じFAによって抽出された根拠は、部分的に異なる品詞性を含んでいます。"