Cerbero-7B: 通过增强对话语料库生成和评估实现语言特定 LLM 的重大进展
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。该研究介绍了使用自我聊天机制生成高质量、语言特定的聊天语料库的新方法。我们结合了一个生成器 LLM 以创建新样本，并使用一个嵌入器 LLM 以确保多样性。我们提出了一种基于蒙板语言模型（MLM）的质量评估度量方法，用于评估和过滤语料库。利用 llama2-70b 作为生成器和多语言句子转换器作为嵌入器，我们生成了意大利聊天语料库并改进了基于翻译的英语 ChatGPT 自我聊天数据的...
该研究提出了一种使用自我聊天机制生成高质量、语言特定的聊天语料库的新方法。研究者结合了生成器和嵌入器，提出了一种基于蒙板语言模型的质量评估度量方法。他们生成了意大利聊天语料库，并改进了基于翻译的英语聊天数据的Fauno语料库。使用这些语料库来微调意大利LLM可以提升语言理解和问答能力。这种方法对于发展语言特定LLM具有重要意义，特别是对于支持少数语言如意大利语的语料库。
