論文の概要: ALLaM: Large Language Models for Arabic and English

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15390v1
• Date: Mon, 22 Jul 2024 05:35:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-23 16:00:55.301888
• Title: ALLaM: Large Language Models for Arabic and English
• Title（参考訳）: ALLaM:アラビア語と英語の大規模言語モデル
• Authors: M Saiful Bari, Yazeed Alnumay, Norah A. Alzahrani, Nouf M. Alotaibi, Hisham A. Alyahya, Sultan AlRashed, Faisal A. Mirza, Shaykhah Z. Alsubaie, Hassan A. Alahmed, Ghadah Alabduljabbar, Raghad Alkhathran, Yousef Almushayqih, Raneem Alnajim, Salman Alsubaihi, Maryam Al Mansour, Majed Alrubaian, Ali Alammari, Zaki Alawami, Abdulmohsen Al-Thubaity, Ahmed Abdelali, Jeril Kuriakose, Abdalghani Abujabal, Nora Al-Twairesh, Areeb Alowisheq, Haidar Khan,
• Abstract要約: アラビア語技術(ALT)のエコシステムを支える一連の大規模言語モデルであるアラビア大言語モデル(ALaM: Arabic Large Language Model)を提示する。 我々の自己回帰デコーダのみのアーキテクチャモデルは、語彙拡張と事前訓練による第二言語習得が、原語(英語)で破滅的な忘れをすることなく、新しい言語(アラビア語)へのモデルを操る方法を示している。 人間の嗜好と広範囲なアライメントは,品質アライメントの低い大規模モデルと比較して言語モデルの性能を著しく向上させることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.881560166505452
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present ALLaM: Arabic Large Language Model, a series of large language models to support the ecosystem of Arabic Language Technologies (ALT). ALLaM is carefully trained considering the values of language alignment and knowledge transfer at scale. Our autoregressive decoder-only architecture models demonstrate how second-language acquisition via vocabulary expansion and pretraining on a mixture of Arabic and English text can steer a model towards a new language (Arabic) without any catastrophic forgetting in the original language (English). Furthermore, we highlight the effectiveness of using parallel/translated data to aid the process of knowledge alignment between languages. Finally, we show that extensive alignment with human preferences can significantly enhance the performance of a language model compared to models of a larger scale with lower quality alignment. ALLaM achieves state-of-the-art performance in various Arabic benchmarks, including MMLU Arabic, ACVA, and Arabic Exams. Our aligned models improve both in Arabic and English from their base aligned models.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,アラビア語技術 (ALT) のエコシステムを支える,大規模言語モデルのシリーズである Arabic Large Language Model を紹介する。 ALLaMは、言語アライメントと大規模知識伝達の値を考慮して、慎重に訓練されている。 我々の自己回帰デコーダのみのアーキテクチャモデルは、語彙拡張による第二言語習得と、アラビア語と英語のテキストの混合による事前訓練が、原語(英語)で破滅的な忘れをすることなく、新しい言語(アラビア語)へのモデルを操る方法を示している。 さらに,言語間の知識アライメントのプロセスを支援するために,並列/翻訳データの有用性を強調した。 最後に,人間の嗜好に対する広範囲なアライメントは,品質アライメントの低い大規模モデルと比較して言語モデルの性能を大幅に向上させることができることを示す。 ALLaMは、MMLUアラビア、ACVA、アラビアエグザムを含む様々なアラビアのベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成する。 私たちのアライメントモデルは、ベースアライメントモデルからアラビア語と英語の両方で改善します。

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