Fugu-MT 論文翻訳(概要): Orion-14B: Open-source Multilingual Large Language Models

論文の概要: Orion-14B: Open-source Multilingual Large Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.12246v1
Date: Sat, 20 Jan 2024 12:29:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-24 18:08:07.940545
Title: Orion-14B: Open-source Multilingual Large Language Models
Title（参考訳）: Orion-14B: オープンソースの多言語大言語モデル
Authors: Du Chen, Yi Huang, Xiaopu Li, Yongqiang Li, Yongqiang Liu, Haihui Pan, Leichao Xu, Dacheng Zhang, Zhipeng Zhang, Kun Han
Abstract要約: 我々は,140億のパラメータを持つ多言語大言語モデルの集合であるOrion-14Bを紹介する。データスケジューリング手法を用いて、英語、中国語、日本語、韓国語、その他の言語のテキストから得られた2.5兆トークンの多種多様なコーパスに基づいて基礎モデルを訓練する。評価の結果,Orion-14Bは様々なタスクにおいて最先端の性能を達成できることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 15.64206391264917
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this study, we introduce Orion-14B, a collection of multilingual large language models with 14 billion parameters. We utilize a data scheduling approach to train a foundational model on a diverse corpus of 2.5 trillion tokens, sourced from texts in English, Chinese, Japanese, Korean, and other languages. Additionally, we fine-tuned a series of models tailored for conversational applications and other specific use cases. Our evaluation results demonstrate that Orion-14B achieves state-of-the-art performance across a broad spectrum of tasks. We make the Orion-14B model family and its associated code publicly accessible https://github.com/OrionStarAI/Orion, aiming to inspire future research and practical applications in the field.
Abstract（参考訳）: 本研究では,140億パラメータを持つ多言語大言語モデルの集まりである orion-14b を紹介する。英語,中国語,日本語,韓国語,その他の言語のテキストから抽出した,2.5兆トークンの多様なコーパス上で基礎モデルをトレーニングするために,データスケジューリング手法を用いる。さらに、会話アプリケーションや他の特定のユースケースに適した一連のモデルを微調整しました。評価の結果,Orion-14Bは様々なタスクにおいて最先端の性能を達成できた。 orion-14bモデルファミリとその関連コードをhttps://github.com/orionstarai/orionで公開しています。

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