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यह शोधपत्र बहुभाषी ज्ञान हस्तांतरण से जूझ रहे बड़े पैमाने के भाषा मॉडलों (एलएलएम) की परिघटना, विशेष रूप से प्रशिक्षण के दौरान एक भाषा में दूसरी भाषा में व्यक्त तथ्यों के बारे में पूछे जाने पर होने वाले भ्रम की परिघटना, का अन्वेषण करता है। हम एक सिंथेटिक बहुभाषी डेटासेट पर एक छोटे पैमाने के ट्रांसफॉर्मर मॉडल को शुरू से प्रशिक्षित करके इस परिघटना के कारणों और गतिशीलता का अध्ययन करने के लिए एक नियंत्रित वातावरण प्रस्तुत करते हैं। हम उन सीखने के चरणों की पहचान करते हैं जिनके दौरान मॉडल विभिन्न भाषाओं में समान तथ्यों के विशिष्ट या एकीकृत निरूपण विकसित करता है, और प्रदर्शित करते हैं कि बहुभाषी हस्तांतरण के लिए एकीकरण आवश्यक है। इसके अलावा, हम दर्शाते हैं कि एकीकरण की मात्रा तथ्यों और प्रशिक्षण डेटा भाषाओं के बीच पारस्परिक सूचना, साथ ही भाषा निष्कर्षण की आसानी पर निर्भर करती है। इन अंतर्दृष्टियों के आधार पर, हम डेटा वितरण और टोकनीकरण में हेरफेर करके बहुभाषी हस्तांतरण के स्तर को नियंत्रित करने की एक विधि विकसित करते हैं, और ऐसे मीट्रिक और विज़ुअलाइज़ेशन प्रस्तुत करते हैं जो औपचारिक रूप से एकीकरण के प्रभाव को दर्शाते हैं। यह अध्ययन दर्शाता है कि कैसे एक नियंत्रित वातावरण पूर्व-प्रशिक्षण गतिशीलता को स्पष्ट करने में योगदान दे सकता है और एलएलएम के बहुभाषी हस्तांतरण में सुधार के लिए नई दिशाएँ सुझाता है।
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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बहुभाषी ज्ञान हस्तांतरण के दौरान एलएलएम में मतिभ्रम संबंधी घटनाओं के एटियोलॉजिकल और महामारी विज्ञान विश्लेषण के लिए एक नया नियंत्रित वातावरण प्रस्तुत करना।
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यह दिखाया गया है कि बहुभाषी हस्तांतरण के लिए विभिन्न भाषाओं में तथ्यात्मक अभ्यावेदन का एकीकरण आवश्यक है।
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हम यह प्रदर्शित करते हैं कि तथ्यों और भाषा के बीच पारस्परिक जानकारी और भाषा निष्कर्षण की आसानी एकीकरण की डिग्री को प्रभावित करती है।
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डेटा वितरण और टोकनाइजेशन हेरफेर के माध्यम से बहुभाषी हस्तांतरण के स्तर को नियंत्रित करने के लिए एक विधि का विकास।
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एकीकरण प्रभाव को चिह्नित करने के लिए नए मेट्रिक्स और विज़ुअलाइज़ेशन टूल प्रस्तुत करना।
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एलएलएम के बहुभाषीय हस्तांतरण में सुधार के लिए नए अनुसंधान दिशा-निर्देश प्रस्तुत करना।
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Limitations:
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सिंथेटिक डेटासेट का उपयोग वास्तविक दुनिया के डेटासेट तक सामान्यीकरण को सीमित करता है।
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छोटे पैमाने के ट्रांसफॉर्मर मॉडल का उपयोग करके बड़े मॉडलों के लिए परिणामों को सामान्यीकृत करने में कठिनाई।
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एलएलएम में प्रस्तावित विधियों के व्यावहारिक अनुप्रयोग और प्रभावशीलता पर आगे अनुसंधान की आवश्यकता है।
