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Prompting with Phonemes: Enhancing LLMs' Multilinguality for Non-Latin Script Languages

Created by
  • Haebom

作者

Hoang H Nguyen, Khyati Mahajan, Vikas Yadav, Julian Salazar, Philip S. Yu, Masoud Hashemi, Rishabh Maheshwary

概要

多言語の大規模言語モデル(LLM)はいくつかのベンチマークで驚くべきパフォーマンスを達成していますが、まだラテン文字以外の文字を使用する言語ではパフォーマンスが低くなります。 transcriptions)を補完的なシグナルとして活用して、文字体系に関係のない表現を導く方法を提案します。これにより、ラウンド文字言語(最大12.6%)とラテン文字以外のタコ(最大15.1%)の両方でランダムICL検索と比較してパフォーマンスが大幅に向上します。

Takeaways、Limitations

Takeaways:音韻情報を統合して多言語LLMのパフォーマンスを向上させることができることを示しています。特にラテン文字以外の文字を使用する言語の性能向上に効果的。混合ICL検索戦略は、ラテン文字とビラチン文字の両方の言語でパフォーマンスの向上を達成できることを示唆しています。
Limitations:この研究で提示された方法の一般化の可能性に関するさらなる研究が必要です。さまざまな言語とLLMアーキテクチャの追加実験が必要です。音韻転写の精度と一貫性が性能に及ぼす影響のさらなる分析が必要である。
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