論文の概要: Steel-LLM:From Scratch to Open Source -- A Personal Journey in Building a Chinese-Centric LLM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06635v1
• Date: Mon, 10 Feb 2025 16:31:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:35:20.034936
• Title: Steel-LLM:From Scratch to Open Source -- A Personal Journey in Building a Chinese-Centric LLM
• Title（参考訳）: スチール・LLM:オープンソースへのスクラッチ-中国中心のLLM構築における個人的な旅
• Authors: Qingshui Gu, Shu Li, Tianyu Zheng, Zhaoxiang Zhang,
• Abstract要約: Steel-LLMは、高品質のオープンソースモデルを作成することを目的として、スクラッチから開発された中国語中心の言語モデルである。 本稿では、データ収集、モデル設計、トレーニング方法論、その過程で遭遇した課題など、プロジェクトの主要なコントリビューションについて包括的に要約する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.64519989743434
• License:
• Abstract: Steel-LLM is a Chinese-centric language model developed from scratch with the goal of creating a high-quality, open-source model despite limited computational resources. Launched in March 2024, the project aimed to train a 1-billion-parameter model on a large-scale dataset, prioritizing transparency and the sharing of practical insights to assist others in the community. The training process primarily focused on Chinese data, with a small proportion of English data included, addressing gaps in existing open-source LLMs by providing a more detailed and practical account of the model-building journey. Steel-LLM has demonstrated competitive performance on benchmarks such as CEVAL and CMMLU, outperforming early models from larger institutions. This paper provides a comprehensive summary of the project's key contributions, including data collection, model design, training methodologies, and the challenges encountered along the way, offering a valuable resource for researchers and practitioners looking to develop their own LLMs. The model checkpoints and training script are available at https://github.com/zhanshijinwat/Steel-LLM.
• Abstract（参考訳）: Steel-LLMはスクラッチから開発された中国語中心の言語モデルであり、限られた計算資源にもかかわらず高品質のオープンソースモデルを作成することを目的としている。 2024年3月に立ち上げられたこのプロジェクトは、大規模データセット上で1億パラメーターモデルをトレーニングし、透明性を優先し、コミュニティ内の他の人を支援するための実践的な洞察を共有することを目的としている。 トレーニングは主に中国のデータに焦点を絞ったもので、その一部には英語のデータが含まれており、モデル構築の旅についてより詳細に実践的な説明を提供することで、既存のオープンソースLLMのギャップに対処している。 Steel-LLMはCEVALやCMMLUといったベンチマークで競争力を発揮しており、大規模な機関の初期のモデルよりも優れていた。 本稿では、データ収集、モデル設計、トレーニング方法論、その過程で遭遇した課題など、プロジェクトの主要な貢献を包括的に要約し、研究者や実践者が独自のLLMを開発しようとする上で貴重なリソースを提供する。 モデルチェックポイントとトレーニングスクリプトはhttps://github.com/zhanshijinwat/Steel-LLM.comで公開されている。

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