対訳構造の指示調整は言語間転移を促進するのか

多言語LLMや低資源言語LLMの開発において，言語間での事前学習データの不均衡は大きな技術課題である．現状は，英語中心の事前学習データが圧倒的に多い一方、低資源言語のデータ収集や作成は容易ではない．言語間転移は英語で学習した知識を活用して低資源言語の性能を高めることが期待されるが，その発生条件や原理は未解明な部分が多い．本研究では，指示調整を通じて言語間転移を促進させることを目指し，指示文を二言語の対訳構造にした対訳指示調整(ParallelInstructionFine-Tuning,PIFT)を提案する．PIFTの効果を日本語からのコード生成タスクで調査した結果，単言語の指示文を用いた指示調整と比較して性能が向上することを確認した．