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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 2,715 - 2,719 (5page)
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Cross-lingual summarization (XLS) aims to generate a summary in a target language different from the source language document. While large language models (LLMs) have shown promising zero-shot XLS performance, their few-shot capabilities on this task remain unexplored, especially for low-resource languages with limited parallel data. In this report, we investigate the few-shot XLS performance of various models, including fine-tuned mT5, GPT-3.5, GPT-4.
Our findings highlight the potential of few-shot learning for improving XLS performance and the need for further research in designing LLM architectures and pre-training objectives tailored for this task. We recommend future work to explore more effective few-shot learning strategies and investigate the transfer learning capabilities of LLMs for cross-lingual summarization.
Our findings highlight the potential of few-shot learning for improving XLS performance and the need for further research in designing LLM architectures and pre-training objectives tailored for this task. We recommend future work to explore more effective few-shot learning strategies and investigate the transfer learning capabilities of LLMs for cross-lingual summarization.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 방법
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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