CrossLingual
#NLP#LanguageModel#Supervised-FineTuning (SFT)
Issue Date: 2024-09-19 PLUG: Leveraging Pivot Language in Cross-Lingual Instruction Tuning, Zhihan Zhang+, N_A, ACL24 Comment# 概要 cross-lingualでinstruction tuningをする手法。target言語のInstructionが与えられたときに、Pivotとなる言語でInstructionとResponseを生成した後、targetとなる言語に翻訳するようなデータ（それぞれをseparatorを ... #Pocket#LanguageModel#MultitaskLearning#Zero/FewShotPrompting#Supervised-FineTuning (SFT)#ACL#Generalization
Issue Date: 2023-08-16 Crosslingual Generalization through Multitask Finetuning, Niklas Muennighoff+, N_A, ACL23 Summaryマルチタスクプロンプトフィネチューニング（MTF）は、大規模な言語モデルが新しいタスクに汎化するのに役立つことが示されています。この研究では、マルチリンガルBLOOMとmT5モデルを使用してMTFを実施し、英語のプロンプトを使用して英語および非英語のタスクにフィネチューニングすることで、タスクの汎化が可能であることを示しました。さらに、機械翻訳されたプロンプトを使用してマルチリンガルなタスクにフィネチューニングすることも調査し、モデルのゼロショットの汎化能力を示しました。また、46言語の教師ありデータセットのコンポジットであるxP3も紹介されています。 Comment英語タスクを英語でpromptingしてLLMをFinetuningすると、他の言語（ただし、事前学習で利用したコーパスに出現する言語に限る）で汎化し性能が向上することを示した模様。#ACL#Generalization
Issue Date: 2023-08-16 Crosslingual Generalization through Multitask Finetuning, Niklas Muennighoff+, N_A, ACL23 Summaryマルチタスクプロンプトフィネチューニング（MTF）は、大規模な言語モデルが新しいタスクに汎化するのに役立つことが示されています。この研究では、マルチリンガルBLOOMとmT5モデルを使用してMTFを実施し、英語のプロンプトを使用して英語および非英語のタスクにフィネチューニングすることで、タスクの汎化が可能であることを示しました。さらに、機械翻訳されたプロンプトを使用してマルチリンガルなタスクにフィネチューニングすることも調査し、モデルのゼロショットの汎化能力を示しました。また、46言語の教師ありデータセットのコンポジットであるxP3も紹介されています。 Comment英語タスクを英語でpromptingしてLLMをFinetuningすると、他の言語（ただし、事前学習で利用したコーパスに出現する言語に限る）で汎化し性能が向上することを示した模様。![Image](https://github.com/user-attachments/assets/44e9cf ... #Pocket#NLP
Issue Date: 2023-07-12 Empowering Cross-lingual Behavioral Testing of NLP Models with Typological Features, Ester Hlavnova+, N_A, arXiv23 SummaryM2Cという形態論に敏感なNLPモデルの行動テストフレームワークを提案し、12の異なる言語の特徴に基づいてモデルの振る舞いを探るテストを生成する。最先端の言語モデルは英語では優れているが、特定の言語の特徴に対する一般化の失敗があることが示される。これにより、モデルの盲点に対処するための開発が促される。
#DocumentSummarization#Pocket#NLP#Evaluation
Issue Date: 2023-08-13 Evaluating the Efficacy of Summarization Evaluation across Languages, Koto+ （w_ Tim先生）, Findings of ACL12 Summaryこの研究では、異なる言語の要約コーパスを使用して、マルチリンガルBERTを用いたBERTScoreが他の要約評価メトリックスよりも優れたパフォーマンスを示すことが示されました。これは、英語以外の言語においても有効であることを示しています。
Issue Date: 2023-08-13 Evaluating the Efficacy of Summarization Evaluation across Languages, Koto+ （w_ Tim先生）, Findings of ACL12 Summaryこの研究では、異なる言語の要約コーパスを使用して、マルチリンガルBERTを用いたBERTScoreが他の要約評価メトリックスよりも優れたパフォーマンスを示すことが示されました。これは、英語以外の言語においても有効であることを示しています。