論文の概要: Tiny Aya: Bridging Scale and Multilingual Depth

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.11510v1
• Date: Thu, 12 Mar 2026 03:53:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-13 14:46:25.853411
• Title: Tiny Aya: Bridging Scale and Multilingual Depth
• Title（参考訳）: Tiny Aya: ブリッジスケールとマルチリンガル深さ
• Abstract要約: Tiny Aya氏は、小さな多言語言語モデルが達成できることを再定義する。 翻訳品質の最先端、多言語理解の強化、高品質なターゲット言語生成を提供する。 このレポートでは、Tiny Ayaを支えるトレーニング戦略、データ構成、包括的な評価フレームワークについて詳述する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.20786995660801
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Tiny Aya redefines what a small multilingual language model can achieve. Trained on 70 languages and refined through region-aware posttraining, it delivers state-of-the-art in translation quality, strong multilingual understanding, and high-quality target-language generation, all with just 3.35B parameters. The release includes a pretrained foundation model, a globally balanced instruction-tuned variant, and three region-specialized models targeting languages from Africa, South Asia, Europe, Asia-Pacific, and West Asia. This report details the training strategy, data composition, and comprehensive evaluation framework behind Tiny Aya, and presents an alternative scaling path for multilingual AI: one centered on efficiency, balanced performance across languages, and practical deployment.
• Abstract（参考訳）: Tiny Aya氏は、小さな多言語言語モデルが達成できることを再定義する。 70言語で訓練され、地域対応のポストトレーニングを通じて洗練され、翻訳品質、多言語理解の強化、高品質なターゲット言語生成を提供する。 このリリースには、事前訓練されたファンデーションモデル、グローバルなバランスの取れた命令チューニングモデル、アフリカ、南アジア、ヨーロッパ、アジア太平洋、西アジアの言語をターゲットにした3つの地域特化モデルが含まれている。 この記事では、Tiny Ayaを支えるトレーニング戦略、データ構成、包括的な評価フレームワークについて詳述するとともに、多言語AIの代替のスケーリングパスとして、効率性、言語間のバランスの取れたパフォーマンス、実用的なデプロイメントについて紹介する。

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