Stability AI發(fā)布兩款日語(yǔ)語(yǔ)言模型

　　Stability AI Japan最近發(fā)布了兩款令人矚目的日語(yǔ)語(yǔ)言模型，分別命名為“Japanese Stable LM3B-4E1T”和“Japanese Stable LM Gamma7B”。

　　前者具有大約30億參數(shù)，而后者則擁有高達(dá)70億參數(shù)的龐大規(guī)模。這兩款模型以Apache2.0許可證發(fā)布，允許商業(yè)使用，為日本的自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域帶來(lái)了一次革命性的突破。

　　這兩個(gè)模型的背景可追溯到之前發(fā)布的英語(yǔ)語(yǔ)言模型，具體為“Stable LM3B-4E1T”和“Mistral-7B-v0.1”。最初，它們?cè)谥饕褂糜⒄Z(yǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，因此在英語(yǔ)處理方面表現(xiàn)出色，但在日語(yǔ)處理能力上受限，這是因?yàn)槿照Z(yǔ)數(shù)據(jù)相對(duì)較少。

　　為了提高其日語(yǔ)語(yǔ)言能力，這兩個(gè)模型經(jīng)歷了持續(xù)的預(yù)訓(xùn)練，利用了來(lái)自維基百科、mC4、CC-100、OSCAR和SlimPajama(不包括Books3)等數(shù)據(jù)源的大約1000億token。

　　這兩款模型的性能評(píng)估采用了與之前發(fā)布的“Japanese Stable LM Alpha”相同的方法。評(píng)估包括了日本語(yǔ)言理解基準(zhǔn)(JGLUE)任務(wù)，涵蓋了句子分類(lèi)、句子對(duì)分類(lèi)、問(wèn)題回答和文本摘要等八項(xiàng)任務(wù)。結(jié)果顯示，盡管只有30億參數(shù)，但“Japanese Stable LM3B-4E1T”在多項(xiàng)任務(wù)上表現(xiàn)出色，而“Japanese Stable LM Gamma7B”甚至獲得更高的分?jǐn)?shù)，展示了這些模型在日語(yǔ)自然語(yǔ)言處理方面的卓越進(jìn)展。