「数」に着目したLLMの多言語能力の検証

近年の自然言語処理技術の発展に伴い，大規模言語モデル(LLM)は様々な言語を扱うことが可能となっている．一方でこれらのモデルを用いた推論・生成では，英語で指示を与える際に，他の言語で指示を与える場合よりも性能が高くなる現象が確認されている．本研究では，誤差の大小の解釈が容易な「数」に着目したタスク設定を行い，指示言語によって生じるLLMの性能差のより精緻な検証を試みた．結果として指示言語の特徴により生成結果の誤差の生じ方に差が生じ，言語的特徴が性能に影響を及ぼしていることの示唆を得た．