ジェルバージオ:ポルトガル語のための新しいAIモデル
ジェルヴァジオはポルトガル語を話す人のためにAI言語ツールを改善しようとしてる。
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目次
最近、人工知能(AI)技術を改善するための大きな動きがあって、特に人間の言語を理解したり生成したりすることに力が入れられてるんだ。この流れは英語以外の言語、特にポルトガル語にも焦点を当てていて、その結果、新しいAIモデルが開発されたんだ。そのうちの1つがGervásio、ポルトガル語専用に設計されたデコーダーなんだよ。
Gervásioって何?
Gervásioは、ポルトガル語のテキストを理解し生成するために作られた大規模な言語モデルなんだ。これはトランスフォーマーというタイプのAIアーキテクチャに基づいていて、多くの言語タスクで効果的だって証明されてる。モデルには70億のパラメータがあって、ポルトガル語用の最も強力なモデルの1つなんだ。
Gervásioの主な特徴は、オープンソースであること。誰でもアクセスして使ったり、モデルを修正したりできるから、ポルトガル語話者のための言語技術の研究やイノベーションを促すことを目指してるんだ。
ポルトガル語におけるAIの必要性
歴史的に見ると、AI言語モデルの進展の多くは英語に集中してたんだ。これによって、ポルトガル語を含む他の言語話者のためのリソースやツールが不足しているのが問題なんだ。ポルトガル語はブラジルやポルトガルのような国で何百万人もの人に話されているから、このギャップは重要なんだ。だから、ポルトガル語のテキストを効果的に理解し生成できるツールが必要なんだよ。
Gervásioは、このギャップを埋めるために、ヨーロッパポルトガル語(ポルトガルで話されている)とブラジルポルトガル語の両方のタスクを扱えるモデルを提供することを目指してる。これによって、地域の特徴に関連するテキストを理解し生成するのが得意になるんだ。
Gervásioはどうやって開発されたの?
Gervásioを作るために、研究者たちはLLaMA 2という知られたベースモデルから始めたんだ。このモデルはすでにいくつかの言語タスクで良いパフォーマンスを示していたから選ばれたんだ。その後、研究者たちは大量のポルトガル語のテキストデータを使ってこのモデルをさらにトレーニングしたんだ。この追加のトレーニングは、インストラクショントレーニングと呼ばれていて、特定のプロンプトに対してより効果的に応答できるようにモデルが学ぶ手助けをするんだ。
研究チームはGervásioをトレーニングするために新しいデータセットも用意したんだ。これらのデータセットには、言語モデルを評価するために一般的に使われる様々なタスクが含まれていて、選んだタスクはポルトガル語に翻訳した時にうまく機能するように慎重に選ばれたんだ。
トレーニングプロセス
Gervásioのトレーニングプロセスは主に2つのフェーズからなってる。まず最初に、モデルは因果言語モデル(CLM)という手法を使ってトレーニングされたんだ。この方法では、モデルがテキストの中で次に何が来るかを前の言葉に基づいて予測できるようになるんだ。2つ目のフェーズは、ポルトガル語のテキストを理解し生成するための特定のタスクを使ってモデルをファインチューニングすることだったんだ。
トレーニングの間、チームはいろんな手法を使ってモデルのパフォーマンスを改善したんだ。さらに、モデルが一般的な消費者向けハードウェアでトレーニングできるようにして、研究者や開発者がアクセスできるようにしたんだ。
Gervásioのパフォーマンスを評価する
Gervásioがどれだけうまく動くかを見るために、研究者たちはトレーニングプロセスに含まれてない様々なタスクでテストしたんだ。これらのタスクは、いろんなタイプの質問や比較を含んでた。その結果、Gervásioはほぼすべてのタスクでベースモデルを上回るパフォーマンスを示して、ポルトガル語のデータを扱う能力を証明したんだ。
Gervásioの応用
Gervásioには多くの可能性を秘めた応用があるんだ。例えば、チャットボットやバーチャルアシスタント、他のポルトガル語のテキストを理解し生成するAIツールの改善に使えるんだ。これは特にカスタマーサービスに価値があって、タイムリーで意味のある応答が重要なんだ。
加えて、Gervásioは教育ツールをサポートして、学生がポルトガル語を学ぶ手助けをしたり、ネイティブスピーカーが言語スキルを向上させるためのリソースを提供することもできるんだ。オープンでアクセス可能であることで、Gervásioは研究者、教育者、企業がポルトガル語話者のために新しい技術を革新・創造する力を与えてるんだ。
ポルトガル語におけるAIの未来
Gervásioの開発は始まりに過ぎないんだ。研究者たちは将来的に異なるタスクやポルトガル語の特定のバリエーションを扱うモデルを作ることを目指してるんだ。オープンソースの開発に引き続き焦点を当てることで、人々が貢献したり共有したりして言語技術を向上させるコミュニティを作ることが目標なんだ。
全体として、AI技術が進化し続ける中で、全ての言語の話者が効果的なツールにアクセスできるようにするのが重要なんだ。Gervásioはポルトガル語話者のコミュニティにとって、その方向での大きな一歩なんだ。
結論
まとめると、Gervásioはポルトガル語のテキストをより効果的に理解し生成するために設計された画期的なAIモデルなんだ。その開発は、様々な言語の話者に応じた言語モデルを作る重要性を浮き彫りにしていて、技術がより包括的で誰にでも利益をもたらすものになるようにしているんだ。Gervásioによって、ポルトガル語におけるAIの新しい章が始まり、教育やカスタマーサービス、その他多くの分野での進展が期待されているんだ。
これからも研究者たちはGervásioが提供するものを強化し、拡張していくことで、ポルトガル語を話す地域の言語技術の未来への新たな可能性を開いていくんだ。
タイトル: Advancing Generative AI for Portuguese with Open Decoder Gerv\'asio PT*
概要: To advance the neural decoding of Portuguese, in this paper we present a fully open Transformer-based, instruction-tuned decoder model that sets a new state of the art in this respect. To develop this decoder, which we named Gerv\'asio PT*, a strong LLaMA~2 7B model was used as a starting point, and its further improvement through additional training was done over language resources that include new instruction data sets of Portuguese prepared for this purpose, which are also contributed in this paper. All versions of Gerv\'asio are open source and distributed for free under an open license, including for either research or commercial usage, and can be run on consumer-grade hardware, thus seeking to contribute to the advancement of research and innovation in language technology for Portuguese.
著者: Rodrigo Santos, João Silva, Luís Gomes, João Rodrigues, António Branco
最終更新: 2024-03-05 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2402.18766
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2402.18766
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた arxiv に感謝します。
参照リンク
- https://huggingface.co/PORTULAN
- https://huggingface.co/lrds-code/boana-7b-instruct
- https://huggingface.co/nicolasdec/CabraMistral7b-0.2
- https://huggingface.co/22h/open-cabrita3b
- https://huggingface.co/dominguesm/canarim-7b
- https://huggingface.co/nicholasKluge/Aira-2-portuguese-1B7
- https://huggingface.co/pierreguillou/gpt2-small-portuguese
- https://huggingface.co/spaces/bigscience/license
- https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard
- https://www.deepl.com
- https://translate.google.com
- https://huggingface.co/datasets/PORTULAN/extraglue
- https://ctan.org/pkg/tex-gyre-heros
- https://ctan.org/pkg/tex-gyre-cursor
- https://doi.org/10.15497/RDA00040
- https://acl-org.github.io/ACLPUB/formatting.html#appendices