論文の概要: RigoChat 2: an adapted language model to Spanish using a bounded dataset and reduced hardware

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.08188v1
• Date: Tue, 11 Mar 2025 08:53:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-12 15:46:00.776909
• Title: RigoChat 2: an adapted language model to Spanish using a bounded dataset and reduced hardware
• Title（参考訳）: RigoChat 2: 境界データセットと還元ハードウェアを用いたスペイン語への適応型言語モデル
• Authors: Gonzalo Santamaría Gómez, Guillem García Subies, Pablo Gutiérrez Ruiz, Mario González Valero, Natàlia Fuertes, Helena Montoro Zamorano, Carmen Muñoz Sanz, Leire Rosado Plaza, Nuria Aldama García, David Betancur Sánchez, Kateryna Sushkova, Marta Guerrero Nieto, Álvaro Barbero Jiménez,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は現代の人工知能の重要な要素となっている。 本稿では,LLMがスペイン語タスクにおいて優れた結果を得るためにどのように適応できるかを示すユースケースであるRigoChat 2について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.33707099470112734
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have become a key element of modern artificial intelligence, demonstrating the ability to address a wide range of language processing tasks at unprecedented levels of accuracy without the need of collecting problem-specific data. However, these versatile models face a significant challenge: both their training and inference processes require substantial computational resources, time, and memory. Consequently, optimizing this kind of models to minimize these requirements is crucial. In this article, we demonstrate that, with minimal resources and in a remarkably short time, it is possible to enhance a state-of-the-art model, specifically for a given language task, without compromising its overall capabilities using a relatively small pretrained LLM as a basis. Specifically, we present our use case, RigoChat 2, illustrating how LLMs can be adapted to achieve superior results in Spanish-language tasks.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は現代の人工知能の重要な要素となり、問題固有のデータを収集することなく、前例のないレベルの精度で幅広い言語処理タスクに対処できることを実証している。 しかしながら、これらの汎用モデルは、トレーニングと推論の両方のプロセスは、かなりの計算資源、時間、メモリを必要とするため、重大な課題に直面している。 したがって、これらの要求を最小限にするためにこの種のモデルを最適化することが不可欠である。 本稿では、最小限のリソースと極めて短い時間で、与えられた言語タスクに対して、比較的小さな事前学習 LLM を基礎として全体的な能力を妥協することなく、最先端のモデルを拡張できることを実証する。 具体的には,このユースケースであるRigoChat 2について,LLMがスペイン語タスクにおいて優れた結果を得るためにどのように適応できるかを説明する。

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