DeepMindのATLAS: 多言語LLMのスケーリングを革新

Google DeepMindのATLASフレームワークは、複数の言語にわたる大規模言語モデル (LLM)のスケーリング方法を理解するための画期的なアプローチを提供します！この研究は、モデルサイズ、データ量、言語関係の複雑な相互作用を考慮し、多言語モデルのトレーニングに新たな視点を提供します。

• •ATLASは、ある言語でのトレーニングが他の言語にどのように影響するかを理解するための「言語間転送マトリックス」を導入します。
• •この研究は、肯定的な言語転送が、スカンジナビア語のような、共有筆記システムと語族に関連していることを明らかにしました。
• •この研究はまた、利用可能なリソースに基づいて、LLMをファインチューニングする方が効率的な場合と、事前トレーニングする方が効率的な場合について洞察を提供しています。