LLM-jp: A Cross-organizational Project for the Research and Development of Fully Open Japanese LLMs

📄 arXiv: 2407.03963v2 📥 PDF

作者: LLM-jp, :, Akiko Aizawa, Eiji Aramaki, Bowen Chen, Fei Cheng, Hiroyuki Deguchi, Rintaro Enomoto, Kazuki Fujii, Kensuke Fukumoto, Takuya Fukushima, Namgi Han, Yuto Harada, Chikara Hashimoto, Tatsuya Hiraoka, Shohei Hisada, Sosuke Hosokawa, Lu Jie, Keisuke Kamata, Teruhito Kanazawa, Hiroki Kanezashi, Hiroshi Kataoka, Satoru Katsumata, Daisuke Kawahara, Seiya Kawano, Atsushi Keyaki, Keisuke Kiryu, Hirokazu Kiyomaru, Takashi Kodama, Takahiro Kubo, Yohei Kuga, Ryoma Kumon, Shuhei Kurita, Sadao Kurohashi, Conglong Li, Taiki Maekawa, Hiroshi Matsuda, Yusuke Miyao, Kentaro Mizuki, Sakae Mizuki, Yugo Murawaki, Akim Mousterou, Ryo Nakamura, Taishi Nakamura, Kouta Nakayama, Tomoka Nakazato, Takuro Niitsuma, Jiro Nishitoba, Yusuke Oda, Hayato Ogawa, Takumi Okamoto, Naoaki Okazaki, Yohei Oseki, Shintaro Ozaki, Koki Ryu, Rafal Rzepka, Keisuke Sakaguchi, Shota Sasaki, Satoshi Sekine, Kohei Suda, Saku Sugawara, Issa Sugiura, Hiroaki Sugiyama, Hisami Suzuki, Jun Suzuki, Toyotaro Suzumura, Kensuke Tachibana, Yu Takagi, Kyosuke Takami, Koichi Takeda, Masashi Takeshita, Masahiro Tanaka, Kenjiro Taura, Arseny Tolmachev, Nobuhiro Ueda, Zhen Wan, Shuntaro Yada, Sakiko Yahata, Yuya Yamamoto, Yusuke Yamauchi, Hitomi Yanaka, Rio Yokota, Koichiro Yoshino

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-07-04 (更新: 2024-12-30)

💡 一句话要点

LLM-jp：一个用于研发完全开源日语LLM的跨组织项目

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

关键词: 日语LLM 大型语言模型 开源项目 跨组织合作 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有日语LLM开发不足，开源程度低，限制了学术界和工业界的研究与应用。
  2. LLM-jp通过跨组织合作，汇集学术界和工业界力量，共同研发开源日语LLM。
  3. 该项目已吸引超过1500名参与者，并发布了初步的技术报告，展示了其研发成果。

📝 摘要（中文）

本文介绍了LLM-jp，这是一个旨在研发日语大型语言模型（LLM）的跨组织项目。LLM-jp的目标是开发开源且强大的日语LLM。截至本文撰写之时，已有来自学术界和工业界的1500多名参与者为此目标共同努力。本文介绍了LLM-jp成立的背景、其活动的总结以及LLM-jp开发的LLM的技术报告。有关最新活动，请访问https://llm-jp.nii.ac.jp/en/。

🔬 方法详解

问题定义：现有日语大型语言模型（LLM）的开发面临开源程度低、性能不足等问题，限制了研究人员和开发者对其进行定制、扩展和应用。缺乏高质量的开源日语LLM阻碍了日语自然语言处理领域的进一步发展。

核心思路：LLM-jp的核心思路是通过跨组织合作，整合学术界和工业界的资源和专业知识，共同研发开源、高性能的日语LLM。这种合作模式能够加速LLM的开发进程，并确保模型的广泛可用性和可定制性。

技术框架：LLM-jp项目的整体框架包括数据收集与处理、模型训练与评估、以及模型发布与维护等多个阶段。具体的技术细节，例如模型架构、训练数据规模、训练方法等，在论文中没有详细说明，需要参考后续的技术报告。该项目强调开源，因此模型的代码、数据和文档都将公开。

关键创新：LLM-jp的关键创新在于其跨组织合作的模式，这能够汇集不同机构的优势，加速日语LLM的研发。此外，该项目致力于开发完全开源的LLM，这与一些商业化的LLM形成对比，为研究人员和开发者提供了更大的自由度和灵活性。

关键设计：由于论文是项目介绍，并未涉及具体的模型设计细节。关键设计可能包括：预训练数据的选择与清洗策略、模型架构的选择（例如Transformer）、训练目标的设计、以及评估指标的选择等。这些细节将在后续的技术报告中详细阐述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

由于该论文为项目介绍，而非技术报告，因此没有提供具体的实验结果和性能数据。其主要亮点在于其跨组织合作的模式和开源的承诺，这为日语LLM的研发提供了一种新的范例。后续的技术报告将详细介绍LLM-jp开发的模型的性能和效果。

🎯 应用场景

LLM-jp项目的成果可以广泛应用于各种日语自然语言处理任务，例如文本生成、机器翻译、问答系统、情感分析等。开源的特性使得研究人员和开发者可以基于LLM-jp的模型进行定制和扩展，从而满足特定应用的需求。该项目还有助于推动日语自然语言处理领域的发展，并促进相关技术的创新。

📄 摘要（原文）

This paper introduces LLM-jp, a cross-organizational project for the research and development of Japanese large language models (LLMs). LLM-jp aims to develop open-source and strong Japanese LLMs, and as of this writing, more than 1,500 participants from academia and industry are working together for this purpose. This paper presents the background of the establishment of LLM-jp, summaries of its activities, and technical reports on the LLMs developed by LLM-jp. For the latest activities, visit https://llm-jp.nii.ac.jp/en/.