EuroLLM-1.7B-Instruct

EuroLLM-1.7B-Instruct

支持35种语言的欧洲开源大语言模型

EuroLLM-1.7B-Instruct是一个欧盟支持开发的大语言模型,具备17亿参数规模,可处理包括欧盟在内的35种语言。模型在机器翻译性能方面超越同规模的Gemma-2B模型,接近更大规模的Gemma-7B水平。采用transformer架构和分组查询机制,实现高效推理。这是欧盟首个面向多语言处理的开源语言模型项目。

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项目概述

EuroLLM-1.7B-Instruct是一个多语言指令微调语言模型,由欧盟资助并由多家研究机构联合开发,包括Unbabel、里斯本高等技术学院、爱丁堡大学等。该模型能够支持34种语言,包括欧盟所有官方语言以及阿拉伯语、中文、日语等重要语言。

技术特点

该模型采用标准的密集Transformer架构,具有以下特色:

  • 使用分组查询注意力(GQA)机制,配备8个键值头,提高推理速度
  • 采用预层归一化和RMSNorm,提升训练稳定性
  • 使用SwiGLU激活函数,提升下游任务表现
  • 在每一层使用旋转位置编码(RoPE),支持上下文长度扩展

训练细节

模型在Mare Nostrum 5超级计算机上使用256块NVIDIA H100 GPU进行训练:

  • 序列长度:4,096
  • 层数:24
  • 嵌入维度:2,048
  • 总参数量:16.57亿
  • 使用Adam优化器和BF16精度
  • 批量大小为3,072序列(约1200万tokens)

性能表现

在机器翻译任务上:

  • 在FLORES-200、WMT-23和WMT-24等基准测试中表现优异
  • 明显优于Gemma-2B模型,与Gemma-7B性能相当
  • 在通用基准测试中:
    • Hellaswag测试上与Gemma-2B水平相当
    • Arc Challenge测试上略逊于Gemma-2B,可能因为非嵌入参数量较少(11.33亿vs 19.81亿)

使用限制

该模型尚未经过人类偏好对齐,可能产生以下问题:

  • 幻觉内容
  • 有害内容
  • 错误陈述

应用场景

该模型特别适合:

  • 多语言文本理解与生成
  • 跨语言机器翻译
  • 通用指令理解和执行
  • 欧洲语言相关的NLP任务

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