ソースシールドアップデートによるLLMのターゲット言語適応における破滅的忘却の軽減

この研究は、大規模言語モデル（LLM）を新しいターゲット言語に適応させる際の重要な問題である、破滅的忘却に焦点を当てています。「ソースシールドアップデート」と呼ばれる提案された方法は、新しいターゲット言語を学習しながら、元のソース言語に関する知識をモデルが失うのを防ぐことを目的としています。この論文では、おそらく、このアプローチの有効性を評価するために使用される方法論、実験設定、および評価指標について詳しく説明しています。「ソースシールドアップデート」の使用は、適応プロセス中にソース言語の知識を保護するための戦略を示唆しており、選択的更新や正則化などの技術が含まれている可能性があります。

• •LLMの適応における破滅的忘却の問題に対処。
• •この問題を軽減するために「ソースシールドアップデート」と呼ばれる方法を提案。
• •ターゲット言語学習中にソース言語の知識を保持することに焦点を当てています。