Persian-Phi：カリキュラム学習によるコンパクトLLMのクロスリンガル適応

この研究は、コンパクトな大規模言語モデル（LLM）をクロスリンガルタスクに効率的に適応させる方法であるPersian-Phiを紹介しています。 カリキュラム学習の使用は、異なる言語間でのモデルのパフォーマンスと一般化を改善するための効果的なアプローチを示唆しています。

• •コンパクトなLLMの適応に焦点を当てており、リソース制約のある環境に適している可能性があります。
• •カリキュラム学習を採用しており、トレーニング効率を向上させ、より優れたモデルの汎化をもたらす可能性があります。
• •クロスリンガルタスクを対象としており、AIにおける言語の壁を打ち破る努力を示しています。