論文の概要: YAYI 2: Multilingual Open-Source Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.14862v1
• Date: Fri, 22 Dec 2023 17:34:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-25 14:02:50.761866
• Title: YAYI 2: Multilingual Open-Source Large Language Models
• Title（参考訳）: YAYI 2: 多言語オープンソース大規模言語モデル
• Authors: Yin Luo, Qingchao Kong, Nan Xu, Jia Cao, Bao Hao, Baoyu Qu, Bo Chen, Chao Zhu, Chenyang Zhao, Donglei Zhang, Fan Feng, Feifei Zhao, Hailong Sun, Hanxuan Yang, Haojun Pan, Hongyu Liu, Jianbin Guo, Jiangtao Du, Jingyi Wang, Junfeng Li, Lei Sun, Liduo Liu, Lifeng Dong, Lili Liu, Lin Wang, Liwen Zhang, Minzheng Wang, Pin Wang, Ping Yu, Qingxiao Li, Rui Yan, Rui Zou, Ruiqun Li, Taiwen Huang, Xiaodong Wang, Xiaofei Wu, Xin Peng, Xina Zhang, Xing Fang, Xinglin Xiao, Yanni Hao, Yao Dong, Yigang Wang, Ying Liu, Yongyu Jiang, Yungan Wang, Yuqi Wang, Zhangsheng Wang, Zhaoxin Yu, Zhen Luo, Wenji Mao, Lei Wang, Dajun Zeng
• Abstract要約: 我々は,300億のパラメータを持つベースモデルとチャットモデルを含むYAYI 2を提案する。 YAYI 2は、トレーニング済みのデータ処理パイプラインによってフィルタされた2.65兆のトークンを含む多言語コーパス上で、スクラッチから事前トレーニングされる。 ベースモデルは、数百万の指示による教師付き微調整と、人間のフィードバックからの強化学習によって、人間の価値と整合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.92832054643197
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As the latest advancements in natural language processing, large language models (LLMs) have achieved human-level language understanding and generation abilities in many real-world tasks, and even have been regarded as a potential path to the artificial general intelligence. To better facilitate research on LLMs, many open-source LLMs, such as Llama 2 and Falcon, have recently been proposed and gained comparable performances to proprietary models. However, these models are primarily designed for English scenarios and exhibit poor performances in Chinese contexts. In this technical report, we propose YAYI 2, including both base and chat models, with 30 billion parameters. YAYI 2 is pre-trained from scratch on a multilingual corpus which contains 2.65 trillion tokens filtered by our pre-training data processing pipeline. The base model is aligned with human values through supervised fine-tuning with millions of instructions and reinforcement learning from human feedback. Extensive experiments on multiple benchmarks, such as MMLU and CMMLU, consistently demonstrate that the proposed YAYI 2 outperforms other similar sized open-source models.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理の最近の進歩として、大規模言語モデル(llm)は多くの実世界のタスクで人間レベルの言語理解と生成能力を達成し、人工知能への潜在的な道だと見なされている。 LLMの研究をより促進するために、Llama 2 や Falcon など多くのオープンソース LLM が最近提案され、プロプライエタリなモデルに匹敵するパフォーマンスを得た。 しかし、これらのモデルは主に英語のシナリオ用に設計されており、中国の文脈ではパフォーマンスが悪い。 本稿では,300億のパラメータを持つベースモデルとチャットモデルを含むYAYI 2を提案する。 YAYI 2は、トレーニング済みのデータ処理パイプラインによってフィルタされた2.65兆のトークンを含む多言語コーパス上で、スクラッチから事前トレーニングされる。 ベースモデルは、数百万の指示による教師付き微調整と、人間のフィードバックからの強化学習によって、人間の価値と整合する。 MMLUやCMMLUのような複数のベンチマークでの大規模な実験は、提案されたYAYI 2が他の同様のサイズのオープンソースモデルより優れていることを一貫して証明している。

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