論文の概要: Aya Model: An Instruction Finetuned Open-Access Multilingual Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.07827v1
• Date: Mon, 12 Feb 2024 17:34:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-13 13:18:45.197009
• Title: Aya Model: An Instruction Finetuned Open-Access Multilingual Language Model
• Title（参考訳）: Aya Model:多言語言語モデルを用いたオープンアクセシブルインストラクション
• Authors: Ahmet \"Ust\"un, Viraat Aryabumi, Zheng-Xin Yong, Wei-Yin Ko, Daniel D'souza, Gbemileke Onilude, Neel Bhandari, Shivalika Singh, Hui-Lee Ooi, Amr Kayid, Freddie Vargus, Phil Blunsom, Shayne Longpre, Niklas Muennighoff, Marzieh Fadaee, Julia Kreutzer, Sara Hooker
• Abstract要約: Ayaは101言語で命令に従う多言語生成言語モデルであり、50%以上が低リソースであると考えられている。 99言語にまたがる多言語evalの最先端性を広げる広範な評価スイートを導入する。 我々は、最適微調整混合物組成、データプルーニング、およびモデルの毒性、バイアス、安全性について詳細な調査を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.87586041774359
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent breakthroughs in large language models (LLMs) have centered around a handful of data-rich languages. What does it take to broaden access to breakthroughs beyond first-class citizen languages? Our work introduces Aya, a massively multilingual generative language model that follows instructions in 101 languages of which over 50% are considered as lower-resourced. Aya outperforms mT0 and BLOOMZ on the majority of tasks while covering double the number of languages. We introduce extensive new evaluation suites that broaden the state-of-art for multilingual eval across 99 languages -- including discriminative and generative tasks, human evaluation, and simulated win rates that cover both held-out tasks and in-distribution performance. Furthermore, we conduct detailed investigations on the optimal finetuning mixture composition, data pruning, as well as the toxicity, bias, and safety of our models. We open-source our instruction datasets and our model at https://hf.co/CohereForAI/aya-101
• Abstract（参考訳）: 最近の大規模言語モデル(llm)のブレークスルーは、少数のデータリッチ言語を中心にしている。 ファーストクラスの市民言語を超えて、ブレークスルーへのアクセスを広げるためには何が必要か? 本研究は,多言語多言語生成言語モデルであるayaを紹介し,50%以上が低リソースであると考えられる101言語における命令に従う。 Ayaはタスクの大部分でmT0とBLOOMZを上回っ、言語の数を2倍にしている。 本稿では,99言語にまたがる多言語evalの最先端性を広げる広範な評価スイートについて紹介する。識別的および生成的タスク,人的評価,そして,保留タスクと分配内パフォーマンスの両方をカバーするシミュレーションされた勝利率などである。 さらに, 最適微調整混合物組成, データの刈り取り, およびモデルの毒性, バイアス, 安全性について詳細な検討を行った。 私たちは命令データセットとモデルをhttps://hf.co/CohereForAI/aya-101でオープンソース化しました。

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