乌尔都语LLaMA 1.0:低资源环境下的数据集整理、预处理和评估
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内容提要
本研究提出了乌尔都语LLaMA 1.0模型,旨在提升乌尔都语在多语种大语言模型中的表现。通过在128百万乌尔都语文本上预训练,并利用低秩适应技术微调41000个乌尔都语指令和50000个翻译对,显著提高了模型性能,建立了新的基准。
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关键要点
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本研究提出了乌尔都语LLaMA 1.0模型,旨在提升乌尔都语在多语种大语言模型中的表现。
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模型通过在128百万乌尔都语文本上进行预训练,显著提高了性能。
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利用低秩适应技术对41000个乌尔都语指令和50000个翻译对进行微调。
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该研究建立了乌尔都语大语言模型的新基准。
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