論文の概要: Apertus: Democratizing Open and Compliant LLMs for Global Language Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.14233v1
• Date: Wed, 17 Sep 2025 17:59:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-18 18:41:50.955928
• Title: Apertus: Democratizing Open and Compliant LLMs for Global Language Environments
• Title（参考訳）: Apertus:グローバル言語環境のためのオープンとコンプライアントのLLMを民主化
• Authors: Alejandro Hernández-Cano, Alexander Hägele, Allen Hao Huang, Angelika Romanou, Antoni-Joan Solergibert, Barna Pasztor, Bettina Messmer, Dhia Garbaya, Eduard Frank Ďurech, Ido Hakimi, Juan García Giraldo, Mete Ismayilzada, Negar Foroutan, Skander Moalla, Tiancheng Chen, Vinko Sabolčec, Yixuan Xu, Michael Aerni, Badr AlKhamissi, Ines Altemir Marinas, Mohammad Hossein Amani, Matin Ansaripour, Ilia Badanin, Harold Benoit, Emanuela Boros, Nicholas Browning, Fabian Bösch, Maximilian Böther, Niklas Canova, Camille Challier, Clement Charmillot, Jonathan Coles, Jan Deriu, Arnout Devos, Lukas Drescher, Daniil Dzenhaliou, Maud Ehrmann, Dongyang Fan, Simin Fan, Silin Gao, Miguel Gila, María Grandury, Diba Hashemi, Alexander Hoyle, Jiaming Jiang, Mark Klein, Andrei Kucharavy, Anastasiia Kucherenko, Frederike Lübeck, Roman Machacek, Theofilos Manitaras, Andreas Marfurt, Kyle Matoba, Simon Matrenok, Henrique Mendoncça, Fawzi Roberto Mohamed, Syrielle Montariol, Luca Mouchel, Sven Najem-Meyer, Jingwei Ni, Gennaro Oliva, Matteo Pagliardini, Elia Palme, Andrei Panferov, Léo Paoletti, Marco Passerini, Ivan Pavlov, Auguste Poiroux, Kaustubh Ponkshe, Nathan Ranchin, Javi Rando, Mathieu Sauser, Jakhongir Saydaliev, Muhammad Ali Sayfiddinov, Marian Schneider, Stefano Schuppli, Marco Scialanga, Andrei Semenov, Kumar Shridhar, Raghav Singhal, Anna Sotnikova, Alexander Sternfeld, Ayush Kumar Tarun, Paul Teiletche, Jannis Vamvas, Xiaozhe Yao, Hao Zhao Alexander Ilic, Ana Klimovic, Andreas Krause, Caglar Gulcehre, David Rosenthal, Elliott Ash, Florian Tramèr, Joost VandeVondele, Livio Veraldi, Martin Rajman, Thomas Schulthess, Torsten Hoefler, Antoine Bosselut, Martin Jaggi, Imanol Schlag,
• Abstract要約: Apertusは、今日のオープンモデルエコシステムにおける2つのシステム的欠点に対処するために設計された、大きな言語モデル(LLM)の完全なオープンスイートである。 Apertusモデルは、公開データにのみ事前訓練されており、ロボット.txtの除外や、非許容的で有毒で個人が特定可能なコンテンツに対するフィルタリングを尊重している。 Apertusモデルはまた、1800以上の言語から15Tトークンをトレーニングし、非英語コンテンツに割り当てられた事前トレーニングデータの40%をトレーニングしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 163.70368742538187
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present Apertus, a fully open suite of large language models (LLMs) designed to address two systemic shortcomings in today's open model ecosystem: data compliance and multilingual representation. Unlike many prior models that release weights without reproducible data pipelines or regard for content-owner rights, Apertus models are pretrained exclusively on openly available data, retroactively respecting robots.txt exclusions and filtering for non-permissive, toxic, and personally identifiable content. To mitigate risks of memorization, we adopt the Goldfish objective during pretraining, strongly suppressing verbatim recall of data while retaining downstream task performance. The Apertus models also expand multilingual coverage, training on 15T tokens from over 1800 languages, with ~40% of pretraining data allocated to non-English content. Released at 8B and 70B scales, Apertus approaches state-of-the-art results among fully open models on multilingual benchmarks, rivalling or surpassing open-weight counterparts. Beyond model weights, we release all scientific artifacts from our development cycle with a permissive license, including data preparation scripts, checkpoints, evaluation suites, and training code, enabling transparent audit and extension.
• Abstract（参考訳）: Apertusは大規模言語モデル(LLM)の完全なオープンスイートで、今日のオープンモデルエコシステムにおける2つのシステム的欠点、すなわちデータコンプライアンスと多言語表現に対処するように設計されています。 再現可能なデータパイプラインやコンテンツ所有者の権利を考慮せずに重量を解放する以前の多くのモデルとは異なり、Apertusモデルは公開データのみに事前訓練されており、ロボット.txtの排他的排除と、非許容的で有毒で個人が特定可能なコンテンツに対するフィルタリングを遡及的に尊重している。 暗記のリスクを軽減するため,プレトレーニング中にGoldfishの目標を適用し,下流のタスク性能を維持しながら,データに対する冗長なリコールを強く抑制する。 Apertusモデルはまた、1800以上の言語から15Tトークンをトレーニングし、非英語コンテンツに割り当てられた事前トレーニングデータの約40%をトレーニングしている。 Apertusは8Bと70Bのスケールでリリースされ、マルチリンガルベンチマークの完全なオープンモデルの中で最先端の結果にアプローチしている。 モデルウェイト以外にも、データ準備スクリプト、チェックポイント、評価スイート、トレーニングコードを含む、パーミッシブなライセンスで開発サイクルからすべての科学的アーティファクトをリリースし、透過的な監査と拡張を可能にします。

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