論文の概要: Gamayun's Path to Multilingual Mastery: Cost-Efficient Training of a 1.5B-Parameter LLM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.21580v2
• Date: Mon, 29 Dec 2025 11:27:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-30 15:03:30.779227
• Title: Gamayun's Path to Multilingual Mastery: Cost-Efficient Training of a 1.5B-Parameter LLM
• Title（参考訳）: ガマユンの多言語習得への道-1.5BパラメータLLMの費用効率向上
• Abstract要約: 2.5Tトークンのスクラッチから完全にトレーニングされた多言語言語モデルであるGamayunを紹介します。 我々のモデルは12言語をサポートし、特にロシア語に焦点を当てています。 高度なSTEM以外のほとんどのタスクでQwen3(36Tトークン)にマッチまたは超える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.381516759139203
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present Gamayun, a 1.5B-parameter multilingual language model trained entirely from scratch on 2.5T tokens. Designed for efficiency and deployment in resource-constrained environments, Gamayun addresses the lack of research on small non-English-centric LLMs by adopting a novel two-stage pre-training strategy: balanced multilingual training for cross-lingual alignment, followed by high-quality English enrichment to transfer performance gains across languages. Our model supports 12 languages, with special focus on Russian. Despite a significantly smaller training budget than comparable models, Gamayun outperforms LLaMA3.2-1B (9T tokens) on all considered benchmarks, and surpasses Qwen2.5-1.5B (18T tokens) on a wide range of English and multilingual tasks. It matches or exceeds Qwen3 (36T tokens) on most tasks outside advanced STEM, achieving state-of-the-art results in Russian, including the MERA benchmark, among the models of comparable size (1-2B parameters).
• Abstract（参考訳）: 2.5Tトークンのスクラッチから完全に訓練された1.5Bパラメトリック言語モデルであるGamayunを紹介する。 資源制約のある環境での効率性と展開のために設計されたGamayun氏は、新しい2段階の事前訓練戦略を採用することで、小さな非英語中心のLLMの研究の欠如に対処している。 我々のモデルは12言語をサポートし、特にロシア語に焦点を当てています。 訓練予算は同等のモデルよりも大幅に小さいが、ガマユンはLLaMA3.2-1B(9Tトークン)を全てのベンチマークで上回り、広範囲の英語および多言語タスクでQwen2.5-1.5B(18Tトークン)を上回っている。 これは先進STEM以外のほとんどのタスクでQwen3(36Tトークン)と一致し、MERAベンチマークを含むロシアの最先端の結果を、同等のサイズ(1-2Bパラメータ)のモデルの中で達成する。

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