Is Translation All You Need? A Study on Solving Multilingual Tasks with Large Language Models

  • Is Translation All You Need? A Study on Solving Multilingual Tasks with Large Language Models [79.5]
    大規模言語モデル (LLM) は多言語機能を示しているが、トレーニングコーパスの不均衡のため、主に英語中心である。 この作業は、NLPタスクから実際のユーザクエリまで、評価を拡張します。 深い言語理解を必要とする文化関連のタスクでは、ネイティブ言語のプロンプトがより有望になる傾向があります。
    論文  参考訳(メタデータ)   (Thu, 20 Jun 2024 11:09:42 GMT)
  • LLMの性能にも依存していそうだが、「We compare various multilingual prompting strategies in NLP tasks, finding that translation remains a strong baseline even for LLMs.」とのこと。
  • データの偏り(英語に特化など)が激しい、基礎性能が高くない場合は特に機械翻訳が有効に思え、直観に反しない結果。タスクによっては機械翻訳が適していないというのもそうだろうと思う。

コメントを残す

メールアドレスが公開されることはありません。 が付いている欄は必須項目です