1. これは何の話？
多言語展開を目指す企業や研究者向けに、低資源言語であるチベット語へ小型LLMを適応させた手順と効果を示した研究です。 Qwen2.5-3Bをベースに、継続事前学習（CPT）と教師あり微調整（SFT）を組み合わせ、翻訳や生成品質を底上げしました。
2. 何がわかったか
CPTによって語彙や文法の分布をチベット語に近づけ、パープレキシティが大幅に低下しました。 その上でSFTを行うと、翻訳やQAベンチマークのBLEUやF1がさらに向上し、二段階が互いに補完的であることが確認されました。 小型モデルでも、適切なデータと段階的学習で実用水準に近づける手応えが得られています。
3. 他とどう違うのか
単純なSFTのみや、英語中心のマルチリンガル学習と比べ、継続事前学習を挟むことで基礎的な言語モデリング能力を底上げできる点が差異です。 また、チベット語という形態素が複雑な言語での適応事例として、他の低資源言語への応用が期待されます。
4. なぜこれが重要か
アジア諸言語など低資源領域では、大規模モデルをそのまま使うと翻訳精度や回答一貫性が低下します。 二段階適応の手順が確立されれば、地域言語向けアプリや公共サービスでのLLM活用のハードルが下がります。
5. 未来の展開・戦略性
今後は、音声・OCRを含むマルチモーダル学習や、より小さなモデルへの蒸留を行うことでデバイス展開を狙えます。 企業は、自社が対象とする低資源言語で同様のCPT＋SFTパイプラインを用意し、コストと性能の最適点を探るべきです。
6. どう考え、どう動くか
具体例として、社内チャットボットを地域言語対応させる際、まず生コーパスでCPTを行い、その後FAQ翻訳データでSFTする二段階を試すと効果を測りやすいです。
指針：
- まず対象言語の未ラベルコーパスを収集し、継続事前学習で基礎言語能力を整える。
- その上で翻訳・QAなど用途別の教師データを少量でも用意し、SFTで実用タスク性能を上積みする。
- モデルサイズと推論コストを考慮し、小型モデルでも性能が出るか蒸留や量子化を並行検証する。
次の一歩：
・今日やること：対象言語の未ラベルデータとタスクデータの規模を棚卸し、学習ステップを設計する。
・今週やること：CPTとSFTを分けた実験計画を立て、評価指標（BLEU/F1/PP）の測定方法を決める。
7. 限界と未確定
- データ量と品質に強く依存し、ノイズの多いコーパスではCPTが逆効果になる可能性があります。
- 実験はチベット語中心で、他の低資源言語に同手順がそのまま効くかは追加検証が必要です。
- 小型モデルでの改善は示されたが、大型モデルへのスケール時のコストと効果は未評価です。
8. 用語ミニ解説
- 事前学習済みモデルを、ターゲット言語コーパスでさらに事前学習し直す手法。（継続事前学習 / Continual Pretraining）
- 教師付きデータで特定タスクに合わせて微調整する手法。（教師あり微調整 / Supervised Fine-tuning）
9. 出典と日付
arXiv（公開日／最終確認日：2025-12-03／2025-12-06）：https://arxiv.org/abs/2512.03976