
ALSACE leverages the knowledge from selected teacher languages to guide and supervise other languages within the same multilingual pretrained language model, effectively mitigating language-level performance disparities without relying on additional labeled multilingual data.


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Leveraging Teacher Language Selection and Cross-lingual Self-Distillation to Mitigate Performance Disparities in Multilingual Pretrained Language Models


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다국어 사전학습 언어모델(mPLM)에서 언어 간 성능 격차를 해결하기 위해 적절한 교사 언어를 선택하고 교차 언어 자기 증류를 활용하여 언어 간 지식 격차를 완화한다.


다국어-사전학습-언어모델의-언어-수준-성능-격차-완화를-위한-교사-언어-선택-및-교차-언어-자기-증류


다국어 사전학습 언어모델의 언어 수준 성능 격차 완화를 위한 교사 언어 선택 및 교차 언어 자기 증류
