Amharic LLaMA and LLaVA: Multimodal LLMs for Low Resource Languages

核心概念

Amharic LLaMA and LLaVA aim to enhance language models for low resource languages like Amharic through data augmentation and multimodal capabilities.

摘要

Abstract:

• Large Language Models (LLMs) excel at natural language processing tasks.
• LLMs struggle with low-resource languages like Amharic due to limited training data.
• LLaMA-2 is trained to understand Amharic using data augmentation and multimodal capabilities.

Introduction:

• Transformer architecture revolutionized natural language processing.
• LLaMA and LLaVA are open source models enhancing language understanding.
• Multimodal capabilities added to LLaMA for image understanding.

Data:

• Data augmentation through machine translation to create diverse Amharic tokens.
• Combined dataset of 436 million tokens from public sources and 3.348 billion translated tokens.

Experiments:

• Pretraining and fine-tuning on A100 GPU for improved performance.
• Exploration of different dataset versions and visual instruction tuning.

Results and Evaluation:

• Improved performance on text and visual tasks after fine-tuning.
• Models outperform on various tasks but struggle with STEM topics.

Conclusion:

• Data augmentation and fine-tuning enhance language models for low resource languages.
• Models exhibit limitations and require further evaluation for production deployment.

统计

"Amqa: Amharic question answering dataset, 2023."
"An amharic news text classification dataset, 2021."
"Seamlessm4t: Massively multilingual multimodal machine translation, 2023."
"Blip: Bootstrapping language-image pre-training for unified vision-language understanding and generation, 2022."
"LoRA: Low-rank adaptation of large language models, 2022."

引用

"Large Language Models (LLMs) excel at natural language processing tasks."
"LLMs struggle with low-resource languages like Amharic due to limited training data."
"Data augmentation through machine translation to create diverse Amharic tokens."

从中提取的关键见解

Amharic LLaMA and LLaVA

by Michael Ande... 在 arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.06354.pdf

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