[4Xin2] ポスターセッション2

[4Xin2-110] 多言語プロンプト：低資源言語での多言語例を用いた few-shot 推論

〇加藤 靖久¹、金子 正弘^1,2、岡崎 直観¹ (1.東京工業大学、2.モハメド・ビン・ザイード人工知能大学)

キーワード：GPT、Few-shot推論、多言語、ローリソース言語

大規模言語モデルは英語タスクにおいて高い性能を示す一方,低資源言語タスクを解く際には相対的に性能が低くなることが知られている.そこで,この問題を解決するために本論文では多言語例を用いたfew-shot推論を提案する.本研究では低資源言語下における大規模言語モデルの推論性能を測る指標として自然言語推論タスクを用いた.結果として,私たちの提案手法はFEVER,ANLIという二つのタスクにおいて性能改善がみられることを示した.