論文の概要: Bielik 7B v0.1: A Polish Language Model -- Development, Insights, and Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18565v1
• Date: Thu, 24 Oct 2024 09:16:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 16:44:27.048062
• Title: Bielik 7B v0.1: A Polish Language Model -- Development, Insights, and Evaluation
• Title（参考訳）: Bielik 7B v0.1: ポーランド語モデル -- 開発、洞察、評価
• Authors: Krzysztof Ociepa, Łukasz Flis, Krzysztof Wróbel, Adrian Gwoździej, Remigiusz Kinas,
• Abstract要約: Bielik 7B v0.1はポーランド語処理のための生成テキストモデルである。 革新的手法による言語モデル開発における重要な課題に対処する。 RAG ReaderタスクではMistral-7B-v0.1に比べて平均スコアが9パーセント向上した。 また、特にReasoning (6.15/10) と Role-playing (7.83/10) のカテゴリーにおいて、ポーランドのMT-Benchを抜粋している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: We introduce Bielik 7B v0.1, a 7-billion-parameter generative text model for Polish language processing. Trained on curated Polish corpora, this model addresses key challenges in language model development through innovative techniques. These include Weighted Instruction Cross-Entropy Loss, which balances the learning of different instruction types, and Adaptive Learning Rate, which dynamically adjusts the learning rate based on training progress. To evaluate performance, we created the Open PL LLM Leaderboard and Polish MT-Bench, novel frameworks assessing various NLP tasks and conversational abilities. Bielik 7B v0.1 demonstrates significant improvements, achieving a 9 percentage point increase in average score compared to Mistral-7B-v0.1 on the RAG Reader task. It also excels in the Polish MT-Bench, particularly in Reasoning (6.15/10) and Role-playing (7.83/10) categories. This model represents a substantial advancement in Polish language AI, offering a powerful tool for diverse linguistic applications and setting new benchmarks in the field.
• Abstract（参考訳）: ポーランド語処理のための7ビリオンパラメータ生成テキストモデルであるBielik 7B v0.1を紹介する。 ポーランド語コーパスを学習したこのモデルは、革新的な手法による言語モデル開発における重要な課題に対処する。 その中には、異なる命令型の学習のバランスをとる重み付き命令のクロスエントロピー損失や、トレーニングの進捗に応じて学習率を動的に調整する適応的学習率などがある。 各種NLPタスクと会話能力を評価する新しいフレームワークである,Open PL LLM Leaderboard と Polish MT-Bench を開発した。 Bielik 7B v0.1は、RAG ReaderタスクのMistral-7B-v0.1と比較して、平均スコアが9パーセント向上した。 また、特にReasoning (6.15/10) と Role-playing (7.83/10) のカテゴリーにおいて、ポーランドのMT-Benchを抜粋している。 このモデルはポーランド語のAIの大幅な進歩を表しており、多様な言語アプリケーションのための強力なツールを提供し、この分野に新しいベンチマークを設定する。

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