XLM (Cross-Lingual Language Model) ist ein Ansatz zur cross-lingualen Verständigung, der es ermöglicht, ein Modell in einer Sprache zu trainieren und es dann in anderen Sprachen ohne zusätzliche Trainingsdaten zu verwenden. In diesem Blogpost werden wir die wichtigsten Aspekte von XLM und seinem Nachfolger XLM-R zusammenfassen.
XLM ist ein Modell, das selbstüberwachte Trainingsverfahren verwendet, um eine cross-linguale Verständigung zu erreichen. Es verbessert die Leistung von multilingualen Ansätzen, indem es mehr Trainingsdaten und Sprachen einbezieht, einschließlich sogenannter Low-Resource-Sprachen, die über begrenzte etikettierte und unetikettierte Datensätze verfügen.
XLM verbessert die Leistung von multilingualen Modellen, indem es mehr Trainingsdaten und Sprachen einbezieht. Es verwendet selbstüberwachte Trainingsverfahren, um cross-linguale Repräsentationen aus mehr als zwei Terabyte öffentlich verfügbarer CommonCrawl-Daten zu generieren. Dies ermöglicht es dem Modell, state-of-the-art-Ergebnisse auf cross-lingualen Benchmarks zu erzielen.
XLM-R ist ein Nachfolger von XLM, der die Leistung von XLM noch weiter verbessert. Es verwendet eine Kombination von selbstüberwachten und überwachten Trainingsverfahren, um die Leistung auf cross-lingualen Benchmarks zu verbessern. XLM-R hat die beste Leistung auf vier cross-lingualen Benchmarks erzielt, mit Verbesserungen von 4,7 Prozentpunkten bei der Durchschnittsgenauigkeit auf dem XNLI-Datensatz, 8,4 Prozentpunkten bei der Durchschnittsf1-Wert auf dem MLQA-Datensatz und 2,1 Prozentpunkten bei der F1-Wert auf dem NER-Datensatz.
XLM und XLM-R sind wichtige Schritte auf dem Weg zu einer einheitlichen Modell-Strategie für viele Sprachen. Sie ermöglichen es, hochgenaue Modelle für die Erkennung von Hassrede und anderen policy-widrigen Inhalten in vielen Sprachen zu entwickeln. Durch die Open-Source-Veröffentlichung von XLM und XLM-R hoffen wir, die Leistung von multilingualen Modellen in der Forschungsgemeinschaft zu verbessern.
Der Code und die Modelle von XLM und XLM-R sind auf GitHub verfügbar. Das Repository enthält Tools und Skripte für die Verarbeitung von Daten, die Installation von Abhängigkeiten und die Ausführung von Experimenten.
XLM und XLM-R sind wichtige Ansätze zur cross-lingualen Verständigung, die es ermöglichen, Modelle in einer Sprache zu trainieren und sie dann in anderen Sprachen ohne zusätzliche Trainingsdaten zu verwenden. Durch die Open-Source-Veröffentlichung von XLM und XLM-R hoffen wir, die Leistung von multilingualen Modellen in der Forschungsgemeinschaft zu verbessern.
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