論文の概要: Tele-FLM Technical Report

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16645v1
• Date: Thu, 25 Apr 2024 14:34:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-26 13:30:22.124688
• Title: Tele-FLM Technical Report
• Title（参考訳）: テレFLM技術報告
• Authors: Xiang Li, Yiqun Yao, Xin Jiang, Xuezhi Fang, Chao Wang, Xinzhang Liu, Zihan Wang, Yu Zhao, Xin Wang, Yuyao Huang, Shuangyong Song, Yongxiang Li, Zheng Zhang, Bo Zhao, Aixin Sun, Yequan Wang, Zhongjiang He, Zhongyuan Wang, Xuelong Li, Tiejun Huang,
• Abstract要約: 52Bのオープンソース多言語大言語モデルであるTele-FLM(別名FLM-2)を紹介する。 安定的で効率的な事前訓練のパラダイムと、事実判断能力の強化が特徴である。 これは、Llama2-70BやDeepSeek-67Bのようなより大きな事前学習FLOPを含む強力なオープンソースモデルに匹敵する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 96.19923831660266
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have showcased profound capabilities in language understanding and generation, facilitating a wide array of applications. However, there is a notable paucity of detailed, open-sourced methodologies on efficiently scaling LLMs beyond 50 billion parameters with minimum trial-and-error cost and computational resources. In this report, we introduce Tele-FLM (aka FLM-2), a 52B open-sourced multilingual large language model that features a stable, efficient pre-training paradigm and enhanced factual judgment capabilities. Tele-FLM demonstrates superior multilingual language modeling abilities, measured by BPB on textual corpus. Besides, in both English and Chinese foundation model evaluation, it is comparable to strong open-sourced models that involve larger pre-training FLOPs, such as Llama2-70B and DeepSeek-67B. In addition to the model weights, we share the core designs, engineering practices, and training details, which we expect to benefit both the academic and industrial communities.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、言語理解と生成において重要な機能を示し、幅広いアプリケーションを容易にしている。 しかし、500億以上のパラメータを最小の試行錯誤コストと計算資源で効率的にスケールする、詳細なオープンソース手法が顕著である。 本稿では,52Bのオープンソース多言語大言語モデルであるTele-FLM(FLM-2)を紹介する。 Tele-FLMは、テキストコーパス上でBPBによって測定される、優れた多言語言語モデリング能力を示す。 加えて、英語と中国語のファンデーションモデルの評価では、Llama2-70BやDeepSeek-67Bのようなより大きな事前学習FLOPを含む強力なオープンソースモデルに匹敵する。 モデルウェイトに加えて、コアデザイン、エンジニアリングプラクティス、トレーニングの詳細を共有します。

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