多言語ゼロショット学習における推論言語に関する分析

現在，LargeLanguageModel(LLM)におけるin-contextlearningに関する研究が活発に行われている.in-contextlearningに用いるプロンプトが適切に設計されていれば，LLMは様々なタスクを実行することができる．本研究では，そのフレームワークを拡張することによって定義されるMultilingualLargeLanguageModel(MLLM)のゼロショット学習に注目する．現在，使用する言語ごとに，どの言語をプロンプトのテンプレートとバーバライザーの言語に用いるかでタスクの性能が大きく異なることが分かっている．そこで本研究では，事前学習時の各言語のデータ量や英語との言語的近さの観点から，この違いの原因を分析する．