論文の概要: PolyLM: An Open Source Polyglot Large Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.06018v1
• Date: Wed, 12 Jul 2023 09:00:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-13 13:38:31.876244
• Title: PolyLM: An Open Source Polyglot Large Language Model
• Title（参考訳）: PolyLM: オープンソースの多言語大言語モデル
• Authors: Xiangpeng Wei, Haoran Wei, Huan Lin, Tianhao Li, Pei Zhang, Xingzhang Ren, Mei Li, Yu Wan, Zhiwei Cao, Binbin Xie, Tianxiang Hu, Shangjie Li, Binyuan Hui, Bowen Yu, Dayiheng Liu, Baosong Yang, Fei Huang, Jun Xie
• Abstract要約: 我々は6400億(B)トークンでトレーニングされた多言語大言語モデル(LLM)であるPolyLMについて述べる。 その多言語的能力を高めるために,1) バイリンガルデータをトレーニングデータに統合し,2) 事前学習中に英語以外のデータの比率を30%から60%に引き上げるカリキュラム学習戦略を採用する。 さらに,モデル微調整のために,132.7Kの多言語命令を自動的に生成する多言語自己指示手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.64420154135178
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) demonstrate remarkable ability to comprehend, reason, and generate following nature language instructions. However, the development of LLMs has been primarily focused on high-resource languages, such as English, thereby limiting their applicability and research in other languages. Consequently, we present PolyLM, a multilingual LLM trained on 640 billion (B) tokens, avaliable in two model sizes: 1.7B and 13B. To enhance its multilingual capabilities, we 1) integrate bilingual data into training data; and 2) adopt a curriculum learning strategy that increases the proportion of non-English data from 30% in the first stage to 60% in the final stage during pre-training. Further, we propose a multilingual self-instruct method which automatically generates 132.7K diverse multilingual instructions for model fine-tuning. To assess the model's performance, we collect several existing multilingual tasks, including multilingual understanding, question answering, generation, and translation. Extensive experiments show that PolyLM surpasses other open-source models such as LLaMA and BLOOM on multilingual tasks while maintaining comparable performance in English. Our models, alone with the instruction data and multilingual benchmark, are available at: \url{https://modelscope.cn/models/damo/nlp_polylm_13b_text_generation}.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)は、自然言語命令を理解、推論、生成する驚くべき能力を示している。 しかし、llmsの開発は主に英語などの高資源言語に焦点を当てており、その適用性と研究を他の言語で制限している。 その結果,640億(B)トークンで訓練された多言語LLMであるPolyLMが,モデルサイズが1.7Bと13Bの2つで評価可能であることがわかった。 多言語能力を高めるために 1)バイリンガルデータをトレーニングデータに統合すること,及び 2) 事前学習では, 初年度の30%から最終段階の60%に非英語データの割合を増加させるカリキュラム学習戦略を採用する。 さらに,モデル微調整のための多言語命令を自動的に生成する多言語自己指示手法を提案する。 モデルの性能を評価するために,多言語理解,質問応答,生成,翻訳など,既存の多言語タスクを収集した。 大規模な実験により、PolyLMはLLaMAやBLOOMといった他のオープンソースモデルよりも多言語タスクを上回り、英語で同等のパフォーマンスを維持していることがわかった。 命令データと多言語ベンチマークだけで、以下のモデルが利用できる。 \url{https://modelscope.cn/models/damo/nlp_polylm_13b_text_generation}。

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