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Llama-3.1-Swallow-8B-Instruct-v0.1

Llama-3.1-Swallow-8B-Instruct-v0.1

基于Llama 3.1的日英双语大语言模型

Llama-3.1-Swallow-8B-Instruct是一个基于Meta Llama 3.1持续预训练的日英双语大语言模型。模型使用2000亿个来自日语网络语料库、维基百科、数学和编程领域的token进行训练，并通过日语合成数据进行指令微调。在日语能力显著提升的同时保持了原有的英语水平，各项基准测试表现优异。该模型适合需要高质量日英双语理解和生成的应用场景。

大语言模型开源项目指令微调模型日语能力评估基准HuggingfaceLlama 3.1 SwallowGithub
访问官网GitHubHugging Face

项目概述

Llama-3.1-Swallow-8B-Instruct-v0.1是一个基于Meta Llama 3.1模型持续预训练的大型语言模型。该项目旨在增强原始Llama 3.1模型的日语处理能力,同时保持其英语能力。这是Llama 3.1 Swallow系列模型中的8B参数版本。

主要特点

  • 双语能力：在保持强大英语能力的同时，显著提升了日语处理能力
  • 大规模训练：使用约2000亿个token进行持续预训练，包括日本网络语料库、日英维基百科文章等
  • 指令微调：通过监督式微调(SFT)提升模型对日语指令的理解和执行能力
  • 开源可用：模型已在Hugging Face平台开放,可供研究和应用

性能表现

  • 日语任务方面表现优异：在多项日语评测基准上取得领先成绩，包括问答、阅读理解、机器翻译等任务
  • 英语能力保持：在英语任务评测中保持了较好水平，证明模型具备良好的双语处理能力
  • MT-Bench JA评测：在日语多轮对话能力评测中展现出不错的表现

应用场景

  • 双语对话：可以同时处理日语和英语的对话任务
  • 文本生成：能够生成高质量的日语和英语文本内容
  • 知识问答：支持双语的知识问答和信息提取
  • 翻译任务：可用于日英互译等语言转换任务

使用方法

该模型可通过vllm库轻松调用，支持常见的对话模板，能够处理多轮对话。用户只需安装必要依赖，通过简单的Python代码即可使用该模型进行各类自然语言处理任务。

训练数据

模型使用了精心筛选的训练数据集，包括：

  • 基于lmsys-chat-1m数据集合成的日语指令数据
  • 经过过滤的magpie-ultra日语数据集
  • 大规模日本网络语料库和维基百科文章

技术规格

  • 模型类型：基于Llama 3.1架构
  • 参数规模：8B参数
  • 支持语言：日语和英语
  • 开发框架：Megatron-LM
  • 分词器：采用Llama 3.1原始分词器

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