論文の概要: BOTS-LM: Training Large Language Models for Setswana

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.02239v1
• Date: Mon, 5 Aug 2024 05:15:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-06 14:36:03.782238
• Title: BOTS-LM: Training Large Language Models for Setswana
• Title（参考訳）: BOTS-LM:Setswanaのための大規模言語モデルのトレーニング
• Authors: Nathan Brown, Vukosi Marivate,
• Abstract要約: BOTS-LM (英語: BOTS-LM) は、セツワナ語と英語の両方で熟達したバイリンガル言語モデルである。 Seswana最大のWebデータセットであるSetsTextをリリースし、2億6700万以上のトークンを合計しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.38683522641481644
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work we present BOTS-LM, a series of bilingual language models proficient in both Setswana and English. Leveraging recent advancements in data availability and efficient fine-tuning, BOTS-LM achieves performance similar to models significantly larger than itself while maintaining computational efficiency. Our initial release features an 8 billion parameter generative large language model, with upcoming 0.5 billion and 1 billion parameter large language models and a 278 million parameter encoder-only model soon to be released. We find the 8 billion parameter model significantly outperforms Llama-3-70B and Aya 23 on English-Setswana translation tasks, approaching the performance of dedicated machine translation models, while approaching 70B parameter performance on Setswana reasoning as measured by a machine translated subset of the MMLU benchmark. To accompany the BOTS-LM series of language models, we release the largest Setswana web dataset, SetsText, totalling over 267 million tokens. In addition, we release the largest machine translated Setswana dataset, the first and largest synthetic Setswana dataset, training and evaluation code, training logs, and MMLU-tsn, a machine translated subset of MMLU.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,セツワナ語と英語の両方に習熟したバイリンガル言語モデルBOTS-LMを紹介する。 近年のデータ可用性と効率的な微調整の進歩を活用して、BOTS-LMは計算効率を維持しながら、それよりもかなり大きなモデルに類似した性能を実現する。 最初のリリースでは80億のパラメータ生成大言語モデルと、近くリリース予定の0.5億と10億のパラメータ生成大言語モデル、および2億8800万のパラメータエンコーダのみのモデルを備えています。 Llama-3-70B と Aya 23 は英語とセトワナの翻訳タスクにおいて有意に優れており、専用の機械翻訳モデルの性能に近づきつつ、MMLU ベンチマークの機械翻訳サブセットで測定されたセトスワナの推論において70B のパラメータ性能に近づいた。 BOTS-LMシリーズの言語モデルに付随するため、Setswana最大のWebデータセットであるSetsTextをリリースし、合計で2億6700万以上のトークンを公開しました。 さらに,Setswanaデータセット,第1および第1の合成Setswanaデータセット,トレーニングおよび評価コード,トレーニングログ,MMLUの機械翻訳サブセットであるMMLU-tsnもリリースした。

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