Dallah Llama

🚀 ダラー：アラビア語向けの方言対応型マルチモーダル大規模言語モデル

ダラーは、アラビア語に特化した高度なマルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）です。様々なアラビア方言の内容を理解し、生成することに特化しています。LLaVA フレームワークをベースに、LLaMA - 2 アーキテクチャを搭載しており、テキストデータと視覚データを統合し、包括的なマルチモーダル対話を可能にします。

📚 ドキュメント

モデルの詳細

学習データ

ダラーは、テキスト情報と視覚情報の両方を含む多様なデータセットで微調整されました。

• テキストデータ：現代標準アラビア語（MSA）と6つの主要なアラビア方言を含み、異なる地域の言語的バリエーションに対応したモデルの能力を保証します。
• 視覚データ：画像とテキストのペアで構成され、モデルが両方のモダリティを統合したコンテンツを処理および生成できるようにします。

性能

ダラーは、アラビア語のMLLMにおいて最先端の性能を発揮します。

• 現代標準アラビア語（MSA）と方言アラビア語の両方のベンチマークで優れた結果を示します。
• テキスト要素と視覚要素を含む複雑なマルチモーダル対話を効果的に処理します。

アプリケーション

ダラーのマルチモーダルおよび方言対応機能により、以下のような幅広いアプリケーションに適しています。

• 多言語チャットボット：特定のアラビア方言を理解して応答することで、ユーザーとの対話を強化します。
• コンテンツ作成：多様なアラビア語話者向けに、文化的および言語的に適切なコンテンツの生成を支援します。
• 教育ツール：様々な方言での例や説明を提供することで、言語学習をサポートします。
• 文化の保存：デジタルプラットフォーム上で異なるアラビア方言の使用を記録し、促進します。

引用

もしあなたが研究やアプリケーションでダラーを使用する場合は、以下の論文を引用してください。

@inproceedings{alwajih2024dallah,
  title={Dallah: A Dialect-Aware Multimodal Large Language Model for Arabic},
  author={Alwajih, Fakhraddin and Bhatia, Gagan and Abdul-Mageed, Muhammad},
  booktitle={Proceedings of The Second Arabic Natural Language Processing Conference},
  pages={320--336},
  year={2024},
  address={Bangkok, Thailand},
  publisher={Association for Computational Linguistics},
  url={https://aclanthology.org/2024.arabicnlp-1.27}
}