Machine learningDeep learning / NLP / CV
多言語トランスフォーマー
Multilingual Transformer は、Transformer アーキテクチャ上に構築され、数十から百以上の言語のテキストで共同学習された事前学習済み言語モデルです。mBERT や XLM-RoBERTa のようなモデルは、共有のクロスリンガル表現を学習し、ゼロショットまたはフューショット転移を可能にします。つまり、英語のデータでファインチューニングされたモデルは、言語固有のラベルなしで、フランス語、ドイツ語、アラビア語、または中国語に直接適用できることがよくあります。
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出典
- Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K., & Toutanova, K. (2019). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. Proceedings of NAACL-HLT 2019, pp. 4171–4186. Association for Computational Linguistics. DOI: 10.18653/v1/N19-1423 ↗
- Conneau, A., Khandelwal, K., Goyal, N., Chaudhary, V., Wenzek, G., Guzmán, F., Grave, E., Ott, M., Zettlemoyer, L., & Stoyanov, V. (2020). Unsupervised Cross-lingual Representation Learning at Scale. Proceedings of ACL 2020, pp. 8440–8451. Association for Computational Linguistics. DOI: 10.18653/v1/2020.acl-main.747 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Multilingual Transformer (Cross-lingual Pre-trained Language Model). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/deep-learning/multilingual-transformer
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- BERTベースの分類深層学習↔ compare
- 多言語文埋め込み深層学習↔ compare
- RoBERTaベースの分類深層学習↔ compare
- 文埋め込み（Sentence Embeddings）深層学習↔ compare