Open foundation models for Azerbaijani language

📄 arXiv: 2407.02337v2 📥 PDF

作者: Jafar Isbarov, Kavsar Huseynova, Elvin Mammadov, Mammad Hajili, Duygu Ataman

分类: cs.CL

发布日期: 2024-07-02 (更新: 2024-08-19)

备注: Presented in the First Workshop on Natural Language Processing for Turkic Languages

💡 一句话要点

为阿塞拜疆语构建开源基础模型，并进行系统性评测

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

关键词: 阿塞拜疆语 自然语言处理 开源模型 大型语言模型 文本语料库 基准测试 语言理解

📋 核心要点

  1. 现有阿塞拜疆语语言模型依赖云服务，缺乏开源方案，且现有开源模型缺少系统性评测。
  2. 构建大型阿塞拜疆语文本语料库，训练一系列仅编码器的语言模型，并提供评估数据集。
  3. 通过广泛的实验，对主流开源阿塞拜疆语模型进行全面评估，填补了系统性基准测试的空白。

📝 摘要（中文）

多语言大型语言模型的出现促进了阿塞拜疆语的语言理解和生成系统的发展。然而，大多数生产级系统依赖于云解决方案，例如GPT-4。虽然已经有一些尝试开发阿塞拜疆语的开源基础模型，但由于缺乏系统性的基准测试，这些工作未能得到广泛应用。本文涵盖了多个促进阿塞拜疆语开源基础模型的工作方向。我们介绍了（1）一个大型阿塞拜疆语文本语料库，（2）一组基于该数据集训练的仅编码器语言模型，（3）用于评估这些模型的标记数据集，以及（4）涵盖所有主要支持阿塞拜疆语的开源模型的广泛评估。

🔬 方法详解

问题定义：现有阿塞拜疆语的语言理解和生成系统主要依赖于闭源的云服务，例如GPT-4，这限制了其可访问性和可定制性。虽然已经有一些开源的阿塞拜疆语基础模型，但由于缺乏统一的、系统性的基准测试，难以评估和比较它们的性能，导致这些模型难以得到广泛应用。

核心思路：本文的核心思路是构建一个高质量的阿塞拜疆语文本语料库，并在此基础上训练一系列开源的语言模型。同时，构建相应的评估数据集，并对现有和新训练的模型进行全面的基准测试，从而推动阿塞拜疆语开源基础模型的发展。

技术框架：该研究的技术框架主要包含以下几个部分：1) 构建大型阿塞拜疆语文本语料库；2) 基于该语料库训练一系列仅编码器的语言模型；3) 构建用于评估这些模型的标记数据集；4) 对所有主要支持阿塞拜疆语的开源模型进行广泛的评估。

关键创新：该研究的关键创新在于：1) 构建了一个大规模的阿塞拜疆语文本语料库，为训练高质量的阿塞拜疆语语言模型提供了数据基础；2) 提供了一套用于评估阿塞拜疆语语言模型的基准数据集，填补了该领域的空白；3) 对现有和新训练的阿塞拜疆语模型进行了全面的评估，为研究者提供了有价值的参考。

关键设计：论文中没有详细描述关键的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节。这些细节可能在后续的论文或代码发布中公开。目前未知。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1

📊 实验亮点

论文构建了大型阿塞拜疆语文本语料库，并基于此训练了一系列开源的仅编码器语言模型。同时，构建了用于评估这些模型的标记数据集，并对包括新模型在内的所有主要支持阿塞拜疆语的开源模型进行了广泛的评估。具体的性能数据和对比基线需要在论文中查找，目前未知。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于阿塞拜疆语的自然语言处理任务，例如机器翻译、文本摘要、情感分析、问答系统等。开源模型降低了开发成本，促进了阿塞拜疆语相关应用的发展。高质量的语料库和基准数据集为后续研究提供了宝贵的资源，有助于推动阿塞拜疆语自然语言处理技术的进步。

📄 摘要（原文）

The emergence of multilingual large language models has enabled the development of language understanding and generation systems in Azerbaijani. However, most of the production-grade systems rely on cloud solutions, such as GPT-4. While there have been several attempts to develop open foundation models for Azerbaijani, these works have not found their way into common use due to a lack of systemic benchmarking. This paper encompasses several lines of work that promote open-source foundation models for Azerbaijani. We introduce (1) a large text corpus for Azerbaijani, (2) a family of encoder-only language models trained on this dataset, (3) labeled datasets for evaluating these models, and (4) extensive evaluation that covers all major open-source models with Azerbaijani support.