- 简介大型语言模型(LLMs)在各种领域和语言中表现出了惊人的类人能力。然而,在低资源语言(例如印度尼西亚土著语言)中出现了明显的质量差距,使它们在这种语言环境下无效和低效。为了弥合这种质量差距,我们介绍了Cendol,这是一组印度尼西亚LLMs,涵盖了各种模型大小的仅解码器和编码器-解码器架构。我们突出了Cendol在各种任务中的有效性,取得了20%的改进,并展示了它的泛化能力,可以应用于印度尼西亚的未知任务和土著语言。此外,Cendol模型展示了改善的人类喜好度,尽管它们在捕捉印度尼西亚土著知识和文化价值方面有局限性。此外,我们讨论了参数高效调整(例如LoRA)在语言适应方面的缺点。相反,我们提出使用词汇适应来增强效率。最后,我们评估了Cendol的安全性,并展示了在一个语言(如英语)的预训练安全性可以转移到低资源语言(如印尼语),即使没有RLHF和安全微调。
- 图表
- 解决问题Cendol论文旨在解决印度尼西亚低资源语言领域中的质量差距问题,提出了一系列印尼语LLMs模型,并探索了提高模型效率和安全性的方法。
- 关键思路Cendol模型在印尼低资源语言领域中表现出良好的效果,并且能够泛化到其他印尼语言,同时在捕捉印尼文化价值方面仍有提升空间。此外,论文提出了使用词汇适应来提高模型效率,并探讨了Cendol模型的安全性。
- 其它亮点Cendol模型在多个任务中取得了20%的提升,实验结果表明其在低资源语言领域的有效性和泛化能力。论文提出了使用词汇适应来提高模型效率,并探讨了Cendol模型的安全性。此外,论文还探讨了LLMs模型在捕捉印尼文化价值方面的局限性。
- 最近的相关研究包括使用不同的方法来提高LLMs模型在低资源语言领域的效果,例如使用多语言预训练模型和跨语言知识转移。
沙发等你来抢
去评论
评论
沙发等你来抢