研究：扩展英语基座模型可提升多语言适配效率
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研究：扩展英语基座模型可提升多语言适配效率
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AI 综述
Kevin Glocker 等作者发表论文，研究通过扩展模型规模将英语基座模型适配到新目标语言。研究称，从英语基座模型进行参数扩展（upscaling）是提升目标语言性能的高效适配策略，可缓解容量约束，对高资源语言尤其有效。 研究给出的策略区分场景：低资源场景下，先在英语上做初步扩展有益；高资源场景下，直接在目标语言上扩展计算效率更高，但多数语言的数据效率会略有牺牲。对于多语言持续预训练，研究认为直接用目标数据扩展是兼顾数据效率与减少英语遗忘的最优方案。
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最新进展11月9日 13:00
突破多语言诅咒：高效语言适配的扩展策略报道时间线
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11月9日
- arXiv cs.CL突破多语言诅咒：高效语言适配的扩展策略
研究发现，从英语基座模型进行参数扩展（upscaling）是提升目标语言性能的高效适配策略，可缓解容量约束，对高资源语言尤其有效。在低资源场景下，先在英语上做初步扩展有益；而在高资源场景下，直接在目标语言上扩展计算效率更高，尽管多数语言的数据效率会略有牺牲。对于多语言持续预训练，直接用目标数据扩展是兼顾数据效率与减少英语遗忘的最优方案。
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