- BayLing 2: A Multilingual Large Language Model with Efficient Language Alignment [42.2]
本稿では,ハイソース言語から低ソース言語へ効率的に生成能力と知識を伝達するBayLing 2を紹介する。 100以上の言語にまたがる多言語翻訳では、BayLingは同様のスケールのオープンソースモデルよりも優れたパフォーマンスを示している。 BayLingのデモ、ホームページ、コード、モデルが利用可能だ。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Nov 2024 11:35:08 GMT) - fune tuningをベースとした多言語モデルの構築「By fine-tuning on high-resource language instructions and cross-lingual instructions, LLM can transfer knowledge and generative capabilities from high-resource languages to low-resource languages, thereby facilitating multilingual interaction.」「Cross-lingual instructions, such as interactive translation and multilingual translation, can efficiently enhance the language alignment within LLM, thereby improving translation performance.」とのことだが、結果の解釈はなかなか難しい・・・
- リポジトリはGitHub – ictnlp/BayLing: “百聆”是一个基于LLaMA的语言对齐增强的英语/中文大语言模型，具有优越的英语/中文能力，在多语言和通用任务等多项测试中取得ChatGPT 90%的性能。BayLing is an English/Chinese LLM equipped with advanced language alignment, showing superior capability in English/Chinese generation, instruction following and multi-turn interaction.、プロジェクトサイトはhttp://nlp.ict.ac.cn/baylingだが執筆時点ではダウンしているよう（？）
日: 2024年12月4日
All Languages Matter: Evaluating LMMs on Culturally Diverse 100 Languages
- All Languages Matter: Evaluating LMMs on Culturally Diverse 100 Languages [73.9]
ALM-benchは、100言語にわたるLMMを評価するための、これまでで最大かつ最も包括的な取り組みである。 様々な言語でテキストと組み合わせた文化的に多様なイメージを理解し、推論する能力をテストすることで、既存のモデルに挑戦する。 このベンチマークは、真/偽、複数選択、オープンな質問など、さまざまな質問フォーマットを備えた、堅牢でニュアンスの高い評価フレームワークを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Nov 2024 15:44:42 GMT) - きわめて多い言語のLLM評価ベンチマーク。タスクはVQA。
- リポジトリはAll Languages Matter: Evaluating LMMs on Culturally Diverse 100 Languages
Multilingual Large Language Models: A Systematic Survey
- Multilingual Large Language Models: A Systematic Survey [39.0]
本稿では,多言語大言語モデル(MLLM)の最新研究を包括的に調査する。 まず,MLLMのアーキテクチャと事前学習の目的について論じ,多言語機能に寄与する重要なコンポーネントや方法論を強調した。 本稿では,MLLMの言語間知識,推論,人的価値との整合性,安全性,解釈可能性,専門的応用に関する詳細な分類とロードマップを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Nov 2024 13:21:26 GMT) - マルチリンガルなLLMのサーベイ。MLLMのMは（最近は）マルチモーダルであることが多いので若干戸惑う。
- リポジトリはGitHub – tjunlp-lab/Awesome-Multilingual-LLMs-Papers: Awesome-Multilingual-LLMs-Papers