As for multilingual language models, it is important to select languages for training because of the curse of multilinguality. It is known that using languages with similar language structures is effective for cross lingual transfer learning. However, we demonstrate that using agglutinative languages such as Korean is more effective in cross lingual transfer learning. This is a great discovery that will change the training strategy of cross lingual transfer learning.


翻译:对于多语言模型而言,由于多语言性的诅咒,选择合适的训练语言至关重要。已知使用具有相似语言结构的语言对跨语言迁移学习是有效的。然而,我们证明使用如韩语等黏着语在跨语言迁移学习中更为有效。这一重大发现将改变跨语言迁移学习的训练策略。

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迁移学习(Transfer Learning)是一种机器学习方法,是把一个领域(即源领域)的知识,迁移到另外一个领域(即目标领域),使得目标领域能够取得更好的学习效果。迁移学习(TL)是机器学习(ML)中的一个研究问题,着重于存储在解决一个问题时获得的知识并将其应用于另一个但相关的问题。例如,在学习识别汽车时获得的知识可以在尝试识别卡车时应用。尽管这两个领域之间的正式联系是有限的,但这一领域的研究与心理学文献关于学习转移的悠久历史有关。从实践的角度来看,为学习新任务而重用或转移先前学习的任务中的信息可能会显着提高强化学习代理的样本效率。

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