低リソース言語向けの命令チューニングデータセットの作成においては、いくつかの重要な課題に取り組む必要があります。まず第一に、データの質の向上が挙げられます。MURIのような手法を用いて生成されたデータは、文化的および言語的なニュアンスを保持することが期待されますが、依然として翻訳のアーティファクトや不適切なコンテンツが含まれる可能性があります。したがって、データクリーニングのプロセスを強化し、特にヘッダーやフッターなどの余分な情報を除去することが重要です。
次に、低リソース言語の標準化の欠如も課題です。多くの低リソース言語は標準的な書き方が存在せず、これがデータ生成の一貫性に影響を与えます。例えば、バイエルン語のように標準化されていない言語では、翻訳モデルが異なる方言を混在させることがあります。このため、言語ごとの特性を考慮したデータ生成のアプローチが必要です。
さらに、命令チューニングデータセットの多様性を確保するために、異なるドメインやスタイルからのデータ収集を強化することも重要です。多様なデータソースを活用することで、モデルの汎用性を高め、特定のタスクに対する適応能力を向上させることができます。