EthioLLM: Multilingual Large Language Models for Ethiopian Languages with Task Evaluation

要約

大規模言語モデル (LLM) は、さまざまな下流の自然言語処理 (NLP) タスクで優れたパフォーマンスを発揮するため、最近人気が高まっています。
しかし、低リソース言語は、LLM をトレーニングするためのリソースが不十分であるため、NLP 分野における現在の最先端 (SOTA) の開発に依然として遅れをとっています。
エチオピアの言語は、幅広い文字を含む驚くべき言語的多様性を示し、深い宗教的および文化的重要性が染み込んでいます。
この論文では、エチオピアの 5 つの言語 (アムハラ語、ゲズ語、アファン オロモ語、ソマリ語、ティグリニャ語) と英語の多言語大規模言語モデルである EthioLLM と、さまざまなダウンストリーム NLP タスク用の新しいベンチマーク データセットである Ethiobenchmark を紹介します。
これらのモデルのパフォーマンスを 5 つのダウンストリーム NLP タスクにわたって評価します。
私たちは、多言語言語モデル、さまざまな下流タスク用の新しいベンチマーク データセット、およびタスク固有の微調整された言語モデルをオープンソース化し、モデルのパフォーマンスについて議論します。
私たちのデータセットとモデルは、https://huggingface.co/EthioNLP リポジトリで入手できます。

要約(オリジナル)

Large language models (LLMs) have gained popularity recently due to their outstanding performance in various downstream Natural Language Processing (NLP) tasks. However, low-resource languages are still lagging behind current state-of-the-art (SOTA) developments in the field of NLP due to insufficient resources to train LLMs. Ethiopian languages exhibit remarkable linguistic diversity, encompassing a wide array of scripts, and are imbued with profound religious and cultural significance. This paper introduces EthioLLM — multilingual large language models for five Ethiopian languages (Amharic, Ge’ez, Afan Oromo, Somali, and Tigrinya) and English, and Ethiobenchmark — a new benchmark dataset for various downstream NLP tasks. We evaluate the performance of these models across five downstream NLP tasks. We open-source our multilingual language models, new benchmark datasets for various downstream tasks, and task-specific fine-tuned language models and discuss the performance of the models. Our dataset and models are available at the https://huggingface.co/EthioNLP repository.

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