論文の概要: Vikhr: The Family of Open-Source Instruction-Tuned Large Language Models for Russian

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13929v2
• Date: Wed, 19 Jun 2024 17:32:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-22 03:49:28.202190
• Title: Vikhr: The Family of Open-Source Instruction-Tuned Large Language Models for Russian
• Title（参考訳）: Vikhr: ロシアのオープンソースのインストラクションチューニング型大規模言語モデル
• Authors: Aleksandr Nikolich, Konstantin Korolev, Artem Shelmanov, Igor Kiselev,
• Abstract要約: Vikhrは、ロシア語のための、最先端のオープンソースインストラクションチューニング LLM である。 ヴィフフルは、適応されたトークン化剤の語彙を特徴とし、全ての重みの訓練と指導の継続を行っている。 Vikhhr は、ロシアのオープンソース LLM の新たな状態を設定するだけでなく、特定のベンチマークでプロプライエタリなクローズドソースモデルよりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.76757653630145
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: There has been a surge in the development of various Large Language Models (LLMs). However, text generation for languages other than English often faces significant challenges, including poor generation quality and the reduced computational performance due to the disproportionate representation of tokens in model's vocabulary. In this work, we address these issues and introduce Vikhr, a new state-of-the-art open-source instruction-tuned LLM designed specifically for the Russian language. Unlike previous efforts for Russian that utilize computationally inexpensive LoRA adapters on top of English-oriented models, Vikhr features an adapted tokenizer vocabulary and undergoes the continued pre-training and instruction tuning of all weights. This approach not only enhances the model's performance but also significantly improves its computational and contextual efficiency. The remarkable performance of Vikhr across various Russian-language benchmarks can also be attributed to our efforts in expanding instruction datasets and corpora for continued pre-training. Vikhr not only sets the new state of the art among open-source LLMs for Russian, but even outperforms some proprietary closed-source models on certain benchmarks. The model weights, instruction sets, and code are publicly available
• Abstract（参考訳）: 様々な大規模言語モデル(LLM)の開発が急増している。 しかし、英語以外の言語のテキスト生成は、しばしば、生成品質の低下や、モデルの語彙におけるトークンの不均等な表現による計算性能の低下など、重大な課題に直面している。 本研究では,これらの問題に対処し,ロシア語に特化して設計された,最先端のオープンソース命令付きLLMであるVikhrを紹介する。 算術的に安価なLoRAアダプタを英語指向のモデルで使用するロシアの従来の取り組みとは異なり、Vikhrは適応されたトークン化子語彙を特徴とし、全ての重みの事前訓練と命令チューニングを継続している。 このアプローチはモデルの性能を高めるだけでなく、計算と文脈の効率を大幅に改善する。 さまざまなロシア語のベンチマークにおけるVikhrの顕著なパフォーマンスは、継続した事前トレーニングのための命令データセットとコーパスの拡大への取り組みにも影響します。 Vikhrは、ロシアのオープンソースLLMの中で、新しい最先端の技術を設定しているだけでなく、特定のベンチマークでプロプライエタリなクローズドソースモデルよりも優れています。 モデルウェイト、命令セット、コードは公開されています

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