多言語大規模言語モデルにおける英語指示文と対象言語指示文の公平な比較

多言語大規模言語モデルでタスクを解く際，非英語のデータを扱う場合であっても，英語指示文が対象言語指示文より効果的である傾向が報告されている．しかし，それらの研究では英語から翻訳されたデータセットや指示文が用いられていることが多く，翻訳特有のバイアス（Translationese）が指示文の言語間の公平な比較を妨げている可能性がある．この問題に対して，本研究ではTranslationeseの影響を排除し，指示文の公平な比較を実現する．結果として，先行研究と異なり，どちらの指示文がより効果的であるかはタスクや分類ラベルによって異なることを示す．また，各指示文を用いる際の生成テキストの特徴や活性化ニューロンの違いを分析する．