東京大学松尾・岩澤研究室のメンバーが、大規模言語モデルの多言語化に向けた新しい研究を紹介しています。
例えば、ACL 2024やEMNLP-CoNLL 2024で発表された、ローマ字化アプローチ「RomanSetu」や語彙拡張手法「Constrained Word2Vec」が詳しく取り上げられています。
「RomanSetu」はインドの言語をローマ字に変換し、さらに効率的に扱えるよう言語モデルを進化させる試みです。一方、「Constrained Word2Vec」は、新しい言語のトークンを追加する際の技術を改良しています。
これらの技術は、英語中心の言語モデルの応用範囲を広げ、多言語での使用を可能にする可能性を秘めています。
興味深い研究内容をコンパクトにまとめた記事をぜひご覧ください。
出典 : LLMの多言語化に「2つの新手法」 性能向上に向けて大きく前進 https://xtrend.nikkei.com/atcl/contents/technology/00007/00076/
