LLaMAntino: LLaMA 2 Models for Effective Text Generation in Italian Language

📄 arXiv: 2312.09993v1 📥 PDF

作者: Pierpaolo Basile, Elio Musacchio, Marco Polignano, Lucia Siciliani, Giuseppe Fiameni, Giovanni Semeraro

分类: cs.CL

发布日期: 2023-12-15

💡 一句话要点

LLaMAntino：面向意大利语的LLaMA 2高效文本生成模型

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

关键词: 大型语言模型 LLaMA 语言适应 意大利语 文本生成

📋 核心要点

  1. 现有通用或多语言LLM在意大利语等低资源语言上的表现不佳，难以满足特定任务需求。
  2. 通过对LLaMA模型进行语言适应，专注于意大利语的训练和优化，提升其在该语言上的生成能力。
  3. 发布了LLaMAntino系列意大利语LLM，在多种任务上展现出强大的语言特性和文本生成能力。

📝 摘要（中文）

大型语言模型是目前最先进的语言模型，旨在使计算机具备理解自然语言的能力。LLaMA（Large Language Model Meta AI）系列模型凭借其捕捉复杂上下文关系的出色能力，代表了自然语言处理领域的一项新进展，它通过发布基础模型，利用大量可训练参数（70亿、130亿和700亿参数）来提高Transformer架构的自然语言理解能力。在许多自然语言理解任务中，这些模型获得了与OpenAI Chat-GPT等私有公司模型相同的性能，并且其权重和代码可公开用于研究和商业用途。本文研究了LLaMA模型的语言适应性，明确关注解决意大利语覆盖的挑战。采用开放科学的方法，我们探索了各种调整方法，以确保生成高质量的意大利语文本，适用于原始模型数据集中代表性不足的意大利语的常见任务。我们的目标是发布具有强大语言属性的有效文本生成模型，用于使用多语言或通用LLM似乎具有挑战性的许多任务。通过利用开放科学理念，本研究通过引入新型的意大利语LLM家族LLaMAntino，为意大利语的语言适应策略做出了贡献。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在意大利语等低资源语言上的表现不足问题。现有的通用或多语言LLM，由于训练数据集中意大利语数据较少，难以生成高质量的意大利语文本，无法满足特定任务的需求。这限制了LLM在意大利语环境下的应用。

核心思路：论文的核心思路是对Meta AI的LLaMA模型进行语言适应，使其更好地理解和生成意大利语文本。通过在意大利语数据集上进行微调，使模型能够学习到意大利语的语言特性和表达方式，从而提高其在意大利语任务上的性能。这种方法旨在弥补通用LLM在低资源语言上的不足。

技术框架：该研究采用了一种基于微调的语言适应方法。首先，选择LLaMA模型作为基础模型。然后，收集并准备高质量的意大利语数据集。接下来，使用该数据集对LLaMA模型进行微调，使其适应意大利语的语言特性。最后，对微调后的模型进行评估，并将其发布为LLaMAntino系列模型。整个流程遵循开放科学的原则，公开模型权重和代码。

关键创新：该研究的关键创新在于针对意大利语的LLaMA模型语言适应。不同于直接使用通用LLM或多语言LLM，该研究专注于对LLaMA模型进行微调，使其更好地适应意大利语的语言特性。这种方法可以更有效地提高模型在意大利语任务上的性能，并为其他低资源语言的LLM开发提供借鉴。

关键设计：论文中关键的设计包括：1) 选择合适的LLaMA模型作为基础模型；2) 构建高质量的意大利语数据集，数据集的质量直接影响微调效果；3) 选择合适的微调策略和超参数，例如学习率、batch size等，以获得最佳的性能。具体的损失函数和网络结构沿用了LLaMA模型的设计，重点在于数据的选择和微调策略的优化。

📊 实验亮点

论文发布了LLaMAntino系列意大利语LLM，通过对LLaMA模型进行语言适应，显著提升了其在意大利语任务上的性能。虽然摘要中没有给出具体的性能数据和对比基线，但强调了该模型在多种任务上展现出强大的语言特性和文本生成能力，解决了通用LLM在意大利语上的不足。

🎯 应用场景

LLaMAntino模型可广泛应用于意大利语相关的自然语言处理任务，如机器翻译、文本摘要、问答系统、文本生成等。该模型能够提升意大利语文本处理的质量和效率，促进意大利语信息资源的利用，并为意大利语用户提供更好的智能服务。此外，该研究的语言适应方法也为其他低资源语言的LLM开发提供了参考。

📄 摘要（原文）

Large Language Models represent state-of-the-art linguistic models designed to equip computers with the ability to comprehend natural language. With its exceptional capacity to capture complex contextual relationships, the LLaMA (Large Language Model Meta AI) family represents a novel advancement in the field of natural language processing by releasing foundational models designed to improve the natural language understanding abilities of the transformer architecture thanks to their large amount of trainable parameters (7, 13, and 70 billion parameters). In many natural language understanding tasks, these models obtain the same performances as private company models such as OpenAI Chat-GPT with the advantage to make publicly available weights and code for research and commercial uses. In this work, we investigate the possibility of Language Adaptation for LLaMA models, explicitly focusing on addressing the challenge of Italian Language coverage. Adopting an open science approach, we explore various tuning approaches to ensure a high-quality text generated in Italian suitable for common tasks in this underrepresented language in the original models' datasets. We aim to release effective text generation models with strong linguistic properties for many tasks that seem challenging using multilingual or general-purpose LLMs. By leveraging an open science philosophy, this study contributes to Language Adaptation strategies for the Italian language by introducing the novel LLaMAntino family of Italian LLMs.