PersianLLaMA: Towards Building First Persian Large Language Model

📄 arXiv: 2312.15713v1 📥 PDF

作者: Mohammad Amin Abbasi, Arash Ghafouri, Mahdi Firouzmandi, Hassan Naderi, Behrouz Minaei Bidgoli

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-12-25

💡 一句话要点

提出首个波斯语大型语言模型PersianLLaMA，显著提升波斯语理解与生成能力

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

关键词: 波斯语 大型语言模型 自然语言处理 语言模型训练 自然语言生成

📋 核心要点

  1. 波斯语NLP发展受限于数据稀缺和硬件资源不足，缺乏有效的大型语言模型。
  2. PersianLLaMA通过收集波斯语文本数据集，训练了70亿和130亿参数的两种模型。
  3. 实验表明，PersianLLaMA在波斯语理解和生成任务上均显著优于现有竞争模型。

📝 摘要（中文）

本文介绍了首个大型波斯语语言模型PersianLLaMA，旨在解决波斯语自然语言处理领域资源匮乏的问题。该模型拥有70亿和130亿两种参数规模，使用正式和口语化的波斯语文本数据集进行训练，并采用了两种不同的训练方法。PersianLLaMA在自然语言生成任务中，通过大型语言模型进行评估，在自然语言理解任务中，则基于自动机器指标进行评估。实验结果表明，PersianLLaMA在波斯语理解和生成方面均显著优于现有模型。PersianLLaMA的发布是波斯语自然语言处理发展的重要一步，为波斯语社区提供了一个宝贵的资源，可应用于聊天机器人、问答系统、机器翻译和文本摘要等多种自然语言处理任务。

🔬 方法详解

问题定义：波斯语自然语言处理领域缺乏大型语言模型，现有方法在处理波斯语时性能不佳。主要痛点在于波斯语文本数据稀缺，以及训练大型模型所需的硬件资源不足。这限制了波斯语NLP技术的发展，阻碍了相关应用的落地。

核心思路：PersianLLaMA的核心思路是构建一个专门针对波斯语的大型语言模型，通过收集和整理大规模波斯语文本数据，并利用现有的大型语言模型架构进行训练。这样可以充分利用波斯语的语言特性，提升模型在波斯语理解和生成方面的能力。选择LLaMA架构是因为其良好的性能和可扩展性。

技术框架：PersianLLaMA的整体框架包括数据收集与预处理、模型训练和模型评估三个主要阶段。首先，收集包括正式和口语化的波斯语文本数据，并进行清洗、去重等预处理操作。然后，使用预处理后的数据训练70亿和130亿参数的两种PersianLLaMA模型。最后，使用自然语言生成和理解任务对模型进行评估。

关键创新：PersianLLaMA最重要的创新点在于它是首个专门针对波斯语的大型语言模型。与通用的大型语言模型相比，PersianLLaMA在波斯语数据上进行了专门的训练，能够更好地理解和生成波斯语文本。此外，该模型还探索了两种不同的训练方法，以适应正式和口语化的波斯语。

关键设计：PersianLLaMA基于LLaMA架构，使用了标准的Transformer结构。训练过程中，采用了常见的语言模型训练目标，例如next token prediction。具体的参数设置和损失函数细节未知，但论文提到使用了两种不同的训练方法，可能在学习率、batch size等方面有所差异。模型参数规模分别为70亿和130亿。

📊 实验亮点

PersianLLaMA在自然语言生成和理解任务上均取得了显著的性能提升。在自然语言生成任务中，通过大型语言模型进行评估，结果表明PersianLLaMA生成的文本质量更高。在自然语言理解任务中，基于自动机器指标进行评估，结果表明PersianLLaMA的理解能力更强。具体性能数据和提升幅度未知，但论文强调PersianLLaMA优于现有竞争模型。

🎯 应用场景

PersianLLaMA可广泛应用于各种波斯语自然语言处理任务，例如聊天机器人、问答系统、机器翻译、文本摘要、情感分析等。该模型能够提升这些应用在波斯语环境下的性能，为波斯语用户提供更好的服务。此外，PersianLLaMA还可以作为波斯语NLP研究的基础模型，促进相关技术的发展。

📄 摘要（原文）

Despite the widespread use of the Persian language by millions globally, limited efforts have been made in natural language processing for this language. The use of large language models as effective tools in various natural language processing tasks typically requires extensive textual data and robust hardware resources. Consequently, the scarcity of Persian textual data and the unavailability of powerful hardware resources have hindered the development of large language models for Persian. This paper introduces the first large Persian language model, named PersianLLaMA, trained on a collection of Persian texts and datasets. This foundational model comes in two versions, with 7 and 13 billion parameters, trained on formal and colloquial Persian texts using two different approaches. PersianLLaMA has been evaluated for natural language generation tasks based on the latest evaluation methods, namely using larger language models, and for natural language understanding tasks based on automated machine metrics. The results indicate that PersianLLaMA significantly outperforms its competitors in both understanding and generating Persian text. PersianLLaMA marks an important step in the development of Persian natural language processing and can be a valuable resource for the Persian-speaking community. This large language model can be used for various natural language processing tasks, especially text generation like chatbots, question-answering, machine translation, and text summarization