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- XLM-V: Overcoming the Vocabulary Bottleneck in Multilingual Masked Language Models [87.7]
我々は,言語間のトークン共有を非強調にすることで,非常に大きな多言語語彙に拡張する新たなアプローチを提案する。 我々は100万のトークン語彙を持つ多言語言語モデルであるXLM-Vを訓練する。 XLM-Vは、自然言語推論(XNLI)から質問応答(MLQA)、名前付きエンティティ認識(WikiAnn)まで幅広いタスクでXLM-Rより優れています。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jan 2023 09:15:17 GMT)
- 多言語モデルで問題（かつ議論）となる語彙に関する論文。100万語彙を持つモデルを学習し優れた性能を出しているのはすごい。
- 「Most notably, we provide evidence showing that expanding the vocabulary beyond 1M tokens can degrade performance on downstream tasks」というのも興味深い。