Investigating the Potential of Task Arithmetic for Cross-Lingual Transfer

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F25%3AGHVW732I" target="_blank" >RIV/00216208:11320/25:GHVW732I - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85189937807&partnerID=40&md5=db207070eaef4821e8851ddd0feda360" target="_blank" >https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85189937807&partnerID=40&md5=db207070eaef4821e8851ddd0feda360</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Investigating the Potential of Task Arithmetic for Cross-Lingual Transfer

Popis výsledku v původním jazyce

Cross-lingual transfer has recently been tackled through modular, parameter-efficient fine-tuning methods which allow arbitrary combinations of language and task modules for transfer of any task to any language. Concurrently, task arithmetic has emerged as a powerful and modular tool for editing pretrained models using multiple full fine-tunings. In this work, we connect the paradigms of task arithmetic and cross-lingual transfer, demonstrating that modularity for cross-lingual transfer can be achieved even with full model fine-tuning. Our approach displays strong performance on a range of multilingual benchmarks encompassing both high-resource and low-resource languages. © 2024 Association for Computational Linguistics.

Název v anglickém jazyce

Investigating the Potential of Task Arithmetic for Cross-Lingual Transfer

Popis výsledku anglicky

Cross-lingual transfer has recently been tackled through modular, parameter-efficient fine-tuning methods which allow arbitrary combinations of language and task modules for transfer of any task to any language. Concurrently, task arithmetic has emerged as a powerful and modular tool for editing pretrained models using multiple full fine-tunings. In this work, we connect the paradigms of task arithmetic and cross-lingual transfer, demonstrating that modularity for cross-lingual transfer can be achieved even with full model fine-tuning. Our approach displays strong performance on a range of multilingual benchmarks encompassing both high-resource and low-resource languages. © 2024 Association for Computational Linguistics.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

—

Návaznosti

—

Rok uplatnění

2024

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

EACL - Conf. European Chapter Assoc. Comput. Linguist., Proc. Conf.

ISBN

979-889176089-9

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

14

Strana od-do

124-137

Název nakladatele

Association for Computational Linguistics (ACL)

Místo vydání

—

Místo konání akce

St. Julian's

Datum konání akce

1. 1. 2025

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—