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印度 LLM 的预训练数据和分词工具
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原文中文，约2100字，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文介绍了针对印度语言的大规模预训练数据集和工具的开发，涵盖22种语言，旨在推动自然语言处理（NLP）研究。通过构建开源流水线和生成非有毒响应，研究为资源匮乏语言的模型建设提供了蓝图。iNLTK库和IndicXNLI数据集的推出，展示了在文本分类和跨语言转移技术中的优越表现，促进了印度语言的NLP研究进展。
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关键要点
- 开发了针对印度语言的广泛资源套件，涵盖22种语言，包含251亿词汇和7480万指令-响应对。
- 建立了一个开源流水线，用于收集和处理预训练数据，解决了毒性对齐问题。
- 推出了iNLTK库，支持13种印度语言的预训练模型，表现优于以往结果。
- 发布了IndicXNLI数据集，用于分析11种印度语言的跨语言转移技术。
- 介绍了IndicNLP语料库，包含27亿词，旨在加速印度语言的自然语言处理研究。
- 建立了针对印度语的公共数据集，提升机器提取问答任务的表现。
- 推出IndicNLG基准，用于评估11种印度语言的自然语言生成任务。
- 引入神经信息检索资源，构建大规模的印度语言神经信息检索资源，提升检索性能。
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延伸问答
印度语言的预训练数据集包含哪些内容？
该数据集涵盖22种语言，包含251亿词汇和7480万指令-响应对。
iNLTK库的主要功能是什么？
iNLTK库支持13种印度语言的预训练模型，提供数据增强、文本相似性、句子嵌入、词嵌入、分词和文本生成等功能。
IndicXNLI数据集的用途是什么？
IndicXNLI数据集用于分析11种印度语言的跨语言转移技术。
如何解决预训练数据中的毒性问题？
通过生成多种情景的有毒提示，并将其输入到经过校对的LLaMa2模型中生成非有毒响应来解决毒性问题。
IndicNLP语料库的目标是什么？
IndicNLP语料库旨在加速印度语言的自然语言处理研究，包含27亿词。
IndicNLG基准的评估任务包括哪些？
IndicNLG基准包括人物传记生成、新闻标题生成、句子摘要、改写生成和问题生成等5个任务。
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