論文の概要: SEA-LION-v4.8: A Technical Report
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.18310v2
- Date: Thu, 17 Sep 2026 04:30:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-20 08:55:53.712432
- Title: SEA-LION-v4.8: A Technical Report
- Title（参考訳）: SEA-LION-v4.8テクニカルレポート
- Abstract要約: NVIDIA Nemotron 3 上に構築された 東南アジア言語 In One Network (SEA-LION) モデルである Nemotron-SEA-LION-v4.8 を紹介する。
ファミリーには30B-A3Bと120B-A12Bのモデルがあり、継続訓練されたベースチェックポイントと後訓練された派生型の両方がある。
東南アジア, 推論, コード, 多言語並列データを用いてモデルを適応し, その後, 教師付き微調整, オンラインオンラインオンライン蒸留を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6686101870980781
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We introduce Nemotron-SEA-LION-v4.8, a family of Southeast Asian Languages In One Network (SEA-LION) models built upon NVIDIA Nemotron 3. The family includes 30B-A3B and 120B-A12B models, with both continued-pretrained base checkpoints and post-trained variants. We adapt the models using Southeast Asian, reasoning, code, and multilingual parallel data, followed by post-training with supervised fine-tuning and online on-policy distillation. On SEA-HELM, the 30B-A3B model improves the overall SEA score from 46.06 to 51.57, while the 120B-A12B model improves from 49.30 to 63.44. Across seven Southeast Asian languages, we observe broad capability gains with the 120B-A12B model showing broader and more consistent improvements across tasks.
- Abstract（参考訳）: NVIDIA Nemotron 3 上に構築された 東南アジア言語 In One Network (SEA-LION) モデルである Nemotron-SEA-LION-v4.8 を紹介する。
ファミリーには30B-A3Bと120B-A12Bのモデルがあり、継続訓練されたベースチェックポイントと後訓練された派生型の両方がある。
東南アジア, 推論, コード, 多言語並列データを用いてモデルを適応し, その後, 教師付き微調整, オンラインオンラインオンライン蒸留を行った。
SEA-HELMでは、30B-A3Bモデルは全体のSEAスコアを46.06から51.57に改善し、120B-A12Bモデルは49.30から63.44に改善した。
東南アジアの7言語にまたがって120B-A12Bモデルでは,タスク間でより広範囲で一貫した改善が見られた。
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