論文の概要: Efficient Training of Robust Traditional Chinese LLaMA-1B on a Single Consumer GPU: Continual Pre-training, SFT, and DPO

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.01616v1
• Date: Thu, 02 Oct 2025 02:50:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-03 16:59:20.958972
• Title: Efficient Training of Robust Traditional Chinese LLaMA-1B on a Single Consumer GPU: Continual Pre-training, SFT, and DPO
• Title（参考訳）: シングルコンシューマGPUを用いたロバストな中国のLLaMA-1Bの効率的なトレーニング:連続事前学習, SFT, DPO
• Authors: Yu-Cheng Chih, Ming-Tao Duan, Yong-Hao Hou,
• Abstract要約: 小型言語モデル(SLM)は、コスト効率、オンデバイス、レイテンシに敏感なAIアプリケーションを実現する。 しかし、従来の中国(TC)への展開は、トークンレベルの不安定さによって妨げられている。 Llama-3.2-1B-Instructの3段階安定化パイプラインであるPureTC-1Bを作成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Small Language Models (SLMs) enable cost-effective, on-device and latency-sensitive AI applications, yet their deployment in Traditional Chinese (TC) remains hindered by token-level instability - models unpredictably emit non-TC characters or code-switch into other languages. We address this practical reliability gap by creating PureTC-1B, a three-stage stabilization pipeline for Llama-3.2-1B-Instruct (an open-weight, instruction-tuned model released by Meta) using parameter-efficient LoRA adapters. Our method combines Continual Pre-Training (CPT) on TC-centric corpora, Supervised Fine-Tuning (SFT) with instruction data, and Direct Preference Optimization (DPO) using TC-adherence preferences to improve monolingual robustness without full-model retraining. On a benchmark designed to simulate real-world usage, PureTC-1B achieves a 51.3% relative reduction (micro-average) in non-TC output tokens versus the base model. On a Named Entity Translation (NET) task, PureTC-1B further reduces incorrect-language tokens by 77.2% relative to Llama-3B and 57.2% relative to Qwen-1.5B, indicating that robust TC adherence is attainable even at the 1B scale. The pipeline is reproducible, adapter-only, and hardware-friendly, offering practitioners a practical recipe to enhance language stability for TC and potentially other non-English languages.
• Abstract（参考訳）: 小型言語モデル(SLM)は、コスト効率、オンデバイス、レイテンシに敏感なAIアプリケーションを実現するが、従来の中国語(TC)への展開は、トークンレベルの不安定さによって妨げられている。 パラメータ効率のよいLoRAアダプタを用いて,Llama-3.2-1B-Instruct(Metaがリリースしたオープンウェイトな命令調整モデル)の3段階安定化パイプラインであるPureTC-1Bを作成した。 提案手法は,TC中心コーパス上でのCPT(Continuous Pre-Training)と命令データとの併用,およびTC-Adherence Presherence preferencesを用いたDPO(Direct Preference Optimization)を併用することで,フルモデル再構成なしでモノリンガルロバスト性を改善する。 実世界での使用をシミュレートするために設計されたベンチマークでは、PureTC-1Bはベースモデルに対して非TC出力トークンにおいて51.3%の相対還元(マイクロ平均)を達成した。 Named Entity Translation (NET) タスクでは、PureTC-1BはLlama-3Bに対して77.2%、Qwen-1.5Bに対して57.2%の不正なトークンを削減し、1Bスケールでも堅牢なTCの付着が達成可能であることを示す。 パイプラインは再現性があり、アダプタのみであり、ハードウェアフレンドリーであり、実践者はTCや他の非英語言語の言語安定性を高めるための実践的なレシピを提供する。

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