Language Resources for Dutch Large Language Modelling

📄 arXiv: 2312.12852v1 📥 PDF

作者: Bram Vanroy

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-12-20

💡 一句话要点

为荷兰语大语言模型构建资源，包括微调模型、数据集和排行榜

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 荷兰语 大语言模型 微调 Llama 2 数据集 排行榜 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有荷兰语大语言模型资源匮乏，包括预训练模型、数据集和评估基准。
  2. 通过在荷兰语数据上微调Llama 2 13B模型，并构建合成指令和聊天数据集来解决数据短缺问题。
  3. 构建排行榜以跟踪荷兰语模型在生成任务上的表现，并提供未来发展的关键结论。

📝 摘要（中文）

尽管大型语言模型类型迅速扩展，但专门为荷兰语设计的模型仍然存在显著差距。这种差距不仅体现在预训练的荷兰语模型的短缺，还体现在数据、基准和排行榜方面。本文旨在改善这一现状，首先，我们介绍了Llama 2 13B模型的两个微调变体。我们首先使用荷兰语特定的网络爬取数据对Llama 2进行微调，然后使用多个合成指令和聊天数据集进一步改进该模型。这些数据集以及模型权重均已发布。此外，我们提供了一个排行榜，用于跟踪（荷兰语）模型在多个生成任务上的性能，并包括了包括我们自己的模型在内的多个最先进模型的结果。最后，我们对我们认为推动荷兰语语言模型和围绕模型的整个生态系统发展所需的条件提出了重要的结论。

🔬 方法详解

问题定义：当前缺乏专门为荷兰语设计的大型语言模型，这不仅体现在预训练模型的数量不足，还体现在高质量的训练数据、标准化的评估基准和公开的性能排行榜的缺失。现有方法难以充分利用荷兰语的语言特性和文化背景，导致模型在处理荷兰语相关任务时表现不佳。

核心思路：本文的核心思路是通过构建和发布一系列关键资源来促进荷兰语大语言模型的发展。具体来说，首先利用荷兰语特定的数据对现有的大型语言模型进行微调，使其更好地适应荷兰语的语言特点。其次，构建高质量的合成指令和聊天数据集，用于进一步提升模型的指令遵循能力和对话能力。最后，建立一个公开的排行榜，用于跟踪和比较不同模型在荷兰语任务上的性能，从而推动整个领域的发展。

技术框架：整体框架包括三个主要部分：数据收集与处理、模型微调和排行榜构建。数据收集与处理阶段主要负责收集荷兰语相关的网络数据，并进行清洗和预处理。模型微调阶段使用收集到的数据对Llama 2 13B模型进行微调，得到针对荷兰语优化的模型变体。排行榜构建阶段则设计一系列荷兰语相关的生成任务，并收集不同模型在这些任务上的性能数据，最终形成一个公开的排行榜。

关键创新：该论文的关键创新在于整合了多个关键资源，包括微调后的模型权重、高质量的合成数据集和公开的性能排行榜，从而为荷兰语大语言模型的研究和应用提供了一个全面的平台。此外，该论文还对荷兰语大语言模型的发展方向提出了重要的见解和建议。

关键设计：在模型微调阶段，使用了荷兰语特定的网络爬取数据，并结合了合成指令和聊天数据集。具体的数据集选择和配比未知。排行榜的设计考虑了多种生成任务，例如文本摘要、机器翻译和对话生成等。具体的评估指标和任务设置未知。

📊 实验亮点

论文发布了基于Llama 2 13B微调的两个荷兰语模型变体，并提供了用于微调的数据集。此外，还构建了一个荷兰语生成任务的排行榜，并给出了包括微调模型在内的多个SOTA模型的结果。具体的性能提升数据未知，但这些资源的发布为后续研究提供了重要的基础。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种荷兰语相关的自然语言处理任务，例如智能客服、机器翻译、文本摘要、内容生成等。通过提供高质量的荷兰语大语言模型和相关资源，可以促进荷兰语地区的数字化转型，并提升荷兰语用户在人工智能时代的体验。未来，该研究还可以扩展到其他低资源语言，为全球语言平等做出贡献。

📄 摘要（原文）

Despite the rapid expansion of types of large language models, there remains a notable gap in models specifically designed for the Dutch language. This gap is not only a shortage in terms of pretrained Dutch models but also in terms of data, and benchmarks and leaderboards. This work provides a small step to improve the situation. First, we introduce two fine-tuned variants of the Llama 2 13B model. We first fine-tuned Llama 2 using Dutch-specific web-crawled data and subsequently refined this model further on multiple synthetic instruction and chat datasets. These datasets as well as the model weights are made available. In addition, we provide a leaderboard to keep track of the performance of (Dutch) models on a number of generation tasks, and we include results of a number of state-of-the-art models, including our own. Finally we provide a critical conclusion on what we believe is needed to push forward Dutch language models and the whole eco-system around the models.