Stability AI Japan最近發(fā)布了兩款令人矚目的日語語言模型,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,為日本的自然語言處理領域帶來了一次革命性的突破。
這兩個模型的背景可追溯到之前發(fā)布的英語語言模型,具體為“Stable LM3B-4E1T”和“Mistral-7B-v0.1”。最初,它們在主要使用英語數(shù)據(jù)進行訓練,因此在英語處理方面表現(xiàn)出色,但在日語處理能力上受限,這是因為日語數(shù)據(jù)相對較少。
為了提高其日語語言能力,這兩個模型經(jīng)歷了持續(xù)的預訓練,利用了來自維基百科、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估采用了與之前發(fā)布的“Japanese Stable LM Alpha”相同的方法。評估包括了日本語言理解基準(JGLUE)任務,涵蓋了句子分類、句子對分類、問題回答和文本摘要等八項任務。結(jié)果顯示,盡管只有30億參數(shù),但“Japanese Stable LM3B-4E1T”在多項任務上表現(xiàn)出色,而“Japanese Stable LM Gamma7B”甚至獲得更高的分數(shù),展示了這些模型在日語自然語言處理方面的卓越進展。
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