論文の概要: FinGPT: Large Generative Models for a Small Language

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.05640v1
• Date: Fri, 3 Nov 2023 08:05:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-19 14:28:55.438694
• Title: FinGPT: Large Generative Models for a Small Language
• Title（参考訳）: FinGPT: 小型言語のための大規模生成モデル
• Authors: Risto Luukkonen, Ville Komulainen, Jouni Luoma, Anni Eskelinen, Jenna Kanerva, Hanna-Mari Kupari, Filip Ginter, Veronika Laippala, Niklas Muennighoff, Aleksandra Piktus, Thomas Wang, Nouamane Tazi, Teven Le Scao, Thomas Wolf, Osma Suominen, Samuli Sairanen, Mikko Merioksa, Jyrki Heinonen, Aija Vahtola, Samuel Antao, Sampo Pyysalo
• Abstract要約: 我々は、世界の人口の0.1%未満で話されるフィンランド語のための大きな言語モデル(LLM)を作成します。 我々は、FinGPTと呼ばれる7つの単言語モデル(186Mから13Bパラメータ)をスクラッチからトレーニングする。 我々は、元のトレーニングデータとフィンランド語を混合した多言語BLOOMモデルの事前訓練を継続し、その結果、176億のパラメータモデルをBLUUMIと呼ぶ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.46240937758779
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) excel in many tasks in NLP and beyond, but most open models have very limited coverage of smaller languages and LLM work tends to focus on languages where nearly unlimited data is available for pretraining. In this work, we study the challenges of creating LLMs for Finnish, a language spoken by less than 0.1% of the world population. We compile an extensive dataset of Finnish combining web crawls, news, social media and eBooks. We pursue two approaches to pretrain models: 1) we train seven monolingual models from scratch (186M to 13B parameters) dubbed FinGPT, 2) we continue the pretraining of the multilingual BLOOM model on a mix of its original training data and Finnish, resulting in a 176 billion parameter model we call BLUUMI. For model evaluation, we introduce FIN-bench, a version of BIG-bench with Finnish tasks. We also assess other model qualities such as toxicity and bias. Our models and tools are openly available at https://turkunlp.org/gpt3-finnish.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、NLP以降の多くのタスクに優れるが、ほとんどのオープンモデルは、より小さな言語をカバーしており、LLMの作業は、事前訓練のためにほとんど無制限のデータが利用できる言語に焦点を当てる傾向にある。 本研究では,世界の人口の0.1%未満で話されているフィンランド語のllm作成の課題について考察する。 我々は、Webクロール、ニュース、ソーシャルメディア、電子書籍を組み合わせたフィンランドの広範なデータセットをコンパイルする。 プリトレーニングモデルには2つのアプローチがあります 1)FinGPTと呼ばれる7つの単言語モデル(186Mから13Bパラメータ)をスクラッチからトレーニングする。 2) もともとの学習データとフィンランド語を混合した多言語BLOOMモデルの事前学習を継続し、176億のパラメータモデルをBLUUMIと呼ぶ。 モデル評価にはフィンランド語タスクを備えたBIGベンチのバージョンであるFIN-benchを導入する。 また,毒性やバイアスなどのモデル品質も評価した。 私たちのモデルとツールはhttps://turkunlp.org/gpt3-finnish.comで公開されています。

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