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重新思考 LLM 语言适应：以中文 Mixtral 为案例研究
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究基于稀疏专家混合（SMoE）语言模型的 Mixtral，提出了 Chinese-Mixtral 和 Chinese-Mixtral-Instruct，通过预训练和微调改进了中文语言能力，保留了英语能力。研究讨论了语言适应的关键问题，并提供了实证结果和分析。研究资源在 https://github.com/ymcui/Chinese-Mixtral 公开提供。
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关键要点
- 该研究基于稀疏专家混合（SMoE）语言模型的 Mixtral。
- 提出了 Chinese-Mixtral 和 Chinese-Mixtral-Instruct。
- 通过预训练和微调改进了中文语言能力，保留了英语能力。
- 研究讨论了语言适应的关键问题，包括扩展语言特定词汇的必要性。
- 探讨了初始化模型的选择，包括基础模型和指导模型。
- 提供了实证结果和分析，验证了中文理解和生成性能的成功。
- 通过可视化每个专家检查其在下游任务中的重要性。
- 研究资源在 https://github.com/ymcui/Chinese-Mixtral 公开提供。
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