低リソースチベット語向け大規模言語モデルの微調整：二段階アプローチの研究

この研究は、NLPにおける重要な課題、つまり、データが限られた言語への大規模言語モデルの適応に取り組んでいます。 2段階の微調整アプローチは、リソースギャップを埋め、チベット語処理を改善するための効果的な方法論を提供する可能性があります。

• •低リソース言語の課題に対処するための微調整技術の適用を調査。
• •2段階の微調整方法を採用し、パフォーマンスを向上させる可能性。
• •チベット語のNLPリソースの開発に貢献。