論文の概要: Ziya2: Data-centric Learning is All LLMs Need

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03301v1
• Date: Mon, 6 Nov 2023 17:49:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-07 13:21:05.775959
• Title: Ziya2: Data-centric Learning is All LLMs Need
• Title（参考訳）: Ziya2: データ中心学習はすべてのLLMを必要とする
• Authors: Ruyi Gan, Ziwei Wu, Renliang Sun, Junyu Lu, Xiaojun Wu, Dixiang Zhang, Kunhao Pan, Ping Yang, Qi Yang, Jiaxing Zhang, Yan Song
• Abstract要約: 基礎モデルとしてLLaMA2を採用した13億のパラメータを持つモデルであるZiya2を提案する。 実験の結果、Ziya2は他のモデルを特にオープンソースと比較して有望な結果で、複数のベンチマークで大きく上回っていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.08495434150849
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Various large language models (LLMs) have been proposed in recent years, including closed- and open-source ones, continually setting new records on multiple benchmarks. However, the development of LLMs still faces several issues, such as high cost of training models from scratch, and continual pre-training leading to catastrophic forgetting, etc. Although many such issues are addressed along the line of research on LLMs, an important yet practical limitation is that many studies overly pursue enlarging model sizes without comprehensively analyzing and optimizing the use of pre-training data in their learning process, as well as appropriate organization and leveraging of such data in training LLMs under cost-effective settings. In this work, we propose Ziya2, a model with 13 billion parameters adopting LLaMA2 as the foundation model, and further pre-trained on 700 billion tokens, where we focus on pre-training techniques and use data-centric optimization to enhance the learning process of Ziya2 on different stages. Experiments show that Ziya2 significantly outperforms other models in multiple benchmarks especially with promising results compared to representative open-source ones. Ziya2 (Base) is released at https://huggingface.co/IDEA-CCNL/Ziya2-13B-Base and https://modelscope.cn/models/Fengshenbang/Ziya2-13B-Base/summary.
• Abstract（参考訳）: 近年、クローズドおよびオープンソースを含む様々な大規模言語モデル(llm)が提案されており、複数のベンチマークで継続的に新しいレコードを設定する。 しかし、llmの開発は、スクラッチからトレーニングモデルの高いコストや、破滅的な忘れに繋がる継続的事前トレーニングなど、いくつかの問題に直面している。 このような課題の多くはLLMの研究の過程で解決されているが、多くの研究は、学習プロセスにおける事前学習データの使用を包括的に分析・最適化することなく、モデルサイズの拡大を徹底的に追求している。 本研究では,基礎モデルとしてLLaMA2を採用した13億のパラメータを持つモデルであるZiya2を提案し,700億のトークンを事前学習する。 実験によると、ziya2は複数のベンチマークで他のモデルを大きく上回っている。 Ziya2 (Base)はhttps://huggingface.co/IDEA-CCNL/Ziya2-13B-Baseとhttps://modelscope.cn/models/Fengshenbang/Ziya2-13B-Base/summaryでリリースされた。

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