核心概念
RomanSetu proposes using romanized text to enhance the efficiency and performance of Large Language Models for non-English languages.
統計資料
로마자화된 텍스트는 토큰 다양성을 2배에서 4배 줄이고, 다양한 NLU, NLG 및 MT 작업에서 원시 스크립트 표현을 능가합니다.
引述
"로마자화된 텍스트는 원시 스크립트 표현과 비교했을 때 영어 표현과 더 잘 일치하여 크로스-언어 전송에 더 효과적입니다."
"로마자화된 텍스트는 다양한 NLP 작업에서 효율성과 성능을 향상시키는데 유용합니다."