SeaLLMs东南亚大型语言模型

尽管大型语言模型（LLMs）在各种任务中取得了显着的成就，但仍然存在偏爱高资源语言（例如英语）的语言偏见，而往往以牺牲低资源语言和区域语言为代价。

为了解决这种不平衡问题，SEA引入了 SeaLLM，这是一系列创新的语言模型，专门针对东南亚 (SEA) 语言。

SeaLLM 建立在 Llama-2 模型的基础上，并通过持续的预训练进一步发展，包括扩展词汇量、专门指导和对齐调整，以更好地捕捉区域语言的复杂性。这使他们能够尊重并反映当地的文化规范、习俗、风格偏好和法律考虑。

综合评估表明，相对于同类开源模型，SeaLLM-13b 模型在广泛的语言任务和助理式指令跟踪功能中表现出卓越的性能。此外，它们在非拉丁语言（如泰语、高棉语、老挝语和缅甸语）上的表现远远优于 ChatGPT-3.5，同时保持轻量级和操作成本效益。

同行比较

比较聊天机器人模型最可靠的方法之一是同行比较。在母语人士的帮助下，我们构建了一个名为 Sea-bench 的指令测试集，重点关注面向用户的聊天机器人所期望的各个方面，即：

(1) 任务解决（例如翻译和理解），

(2) 数学-推理（例如，数学和逻辑推理问题），

（3）一般指令（例如，一般领域的指令），

（4）自然问题（例如，通常非正式地编写的有关当地背景的问题），以及

（5）安全性相关问题。测试集也涵盖了我们关心的所有语言。

与 MT-bench 类似，我们使用 GPT-4 作为评估器来评估我们的模型与 ChatGPT-3.5 和其他基线之间的比较。

地区语言世界知识

M3Exam 是现实生活中的本地官方人类考试问题基准的集合。该基准涵盖了东南亚地区多个国家的问题，这些问题需要跨不同关键教育阶段（从小学到高中的难度）的强大多语言能力和文化知识。

如表所示，我们的 SeaLLM 模型优于大多数 13B 基线，并且更接近 ChatGPT 的性能。值得注意的是，对于泰语——一种看似资源匮乏的语言，我们的模型仅落后 ChatGPT 1%，尽管大小差异很大。

如果想详细了解，可以点开视频下方的链接。

谢谢观看本视频。要是喜欢，请订阅、点赞。谢谢

Tarogo Gugu Bloger