論文の概要: SnakModel: Lessons Learned from Training an Open Danish Large Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12956v1
• Date: Tue, 17 Dec 2024 14:38:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 13:59:25.367488
• Title: SnakModel: Lessons Learned from Training an Open Danish Large Language Model
• Title（参考訳）: SnakModel: オープンデンマークの大規模言語モデルのトレーニングから学んだ教訓
• Authors: Mike Zhang, Max Müller-Eberstein, Elisa Bassignana, Rob van der Goot,
• Abstract要約: 本稿では,Llama2-7Bに基づくデンマークの大規模言語モデル(LLM)であるSnakModelを紹介する。 我々は13.6Bのデンマーク語の単語を継続的に事前訓練し、さらに3.7Mのデンマーク語の命令をチューニングした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.6197271443555
• License:
• Abstract: We present SnakModel, a Danish large language model (LLM) based on Llama2-7B, which we continuously pre-train on 13.6B Danish words, and further tune on 3.7M Danish instructions. As best practices for creating LLMs for smaller language communities have yet to be established, we examine the effects of early modeling and training decisions on downstream performance throughout the entire training pipeline, including (1) the creation of a strictly curated corpus of Danish text from diverse sources; (2) the language modeling and instruction-tuning training process itself, including the analysis of intermediate training dynamics, and ablations across different hyperparameters; (3) an evaluation on eight language and culturally-specific tasks. Across these experiments SnakModel achieves the highest overall performance, outperforming multiple contemporary Llama2-7B-based models. By making SnakModel, the majority of our pre-training corpus, and the associated code available under open licenses, we hope to foster further research and development in Danish Natural Language Processing, and establish training guidelines for languages with similar resource constraints.
• Abstract（参考訳）: 我々は,Llama2-7Bに基づくデンマークの大規模言語モデル(LLM)であるSnakModelを紹介した。 より小規模な言語コミュニティ向けにLLMを作成するためのベストプラクティスが確立されていないため,(1)デンマーク語テキストの厳密なコーパスの作成,(2)中間訓練力学の分析を含む言語モデリングと指導訓練プロセス,(3)言語と文化に特有な8つのタスクに対する評価など,訓練パイプライン全体を通して,早期のモデリングとトレーニング決定が下流のパフォーマンスに与える影響について検討した。 これらの実験全体で、SnakModelは、複数の現代のLlama2-7Bベースのモデルよりも高い性能を達成している。 SnakModelは、トレーニング済みコーパスの大部分と、関連するコードをオープンライセンスで利用可能にすることで、デンマーク自然言語処理におけるさらなる研究と開発を促進し、同様のリソース制約のある言語のトレーニングガイドラインを確立したいと考えています。

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