論文の概要: TeleChat Technical Report

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.03804v2
• Date: Tue, 2 Apr 2024 01:45:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-04-04 09:10:18.609123
• Title: TeleChat Technical Report
• Title（参考訳）: TeleChat技術報告
• Abstract要約: 我々は、30億、70億、120億のパラメータを持つ大規模言語モデル(LLM)のコレクションであるTeleChatを提示する。 事前訓練された言語モデルと、人間の好みに合わせて微調整されたチャットモデルが含まれている。 言語理解,数学,推論,コード生成,知識に基づく質問応答など,様々なタスクにおけるTeleChatの性能を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.93268271825107
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this technical report, we present TeleChat, a collection of large language models (LLMs) with parameters of 3 billion, 7 billion and 12 billion. It includes pretrained language models as well as fine-tuned chat models that is aligned with human preferences. TeleChat is initially pretrained on an extensive corpus containing a diverse collection of texts from both English and Chinese languages, including trillions of tokens. Subsequently, the model undergoes fine-tuning to align with human preferences, following a detailed methodology that we describe. We evaluate the performance of TeleChat on various tasks, including language understanding, mathematics, reasoning, code generation, and knowledge-based question answering. Our findings indicate that TeleChat achieves comparable performance to other open-source models of similar size across a wide range of public benchmarks. To support future research and applications utilizing LLMs, we release the fine-tuned model checkpoints of TeleChat's 7B and 12B variant, along with code and a portion of our pretraining data, to the public community.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,30億,70億,120億のパラメータを持つ大規模言語モデル(LLM)の集合であるTeleChatを紹介する。 事前訓練された言語モデルと、人間の好みに合わせて微調整されたチャットモデルが含まれている。 TeleChatは当初、数十兆のトークンを含む英語と中国語のテキストの多種多様なコレクションを含む広範なコーパスで事前訓練されている。 その後、このモデルは、我々が記述した詳細な方法論に従って、人間の好みに合わせて微調整を行う。 言語理解,数学,推論,コード生成,知識に基づく質問応答など,様々なタスクにおけるTeleChatの性能を評価する。 以上の結果から,TeleChatは,他のオープンソースモデルと同等の規模で,広範囲の公開ベンチマークで比較可能な性能を実現していることがわかった。 LLMを利用した将来の研究や応用を支援するため、TeleChatの7Bと12Bのモデルチェックポイントとコードと事前学習データの一部を公開コミュニティにリリースする。

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