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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500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
研究人员提出了一种新方法来准备数据，以开发多语言印地语大型语言模型。他们使用了多种开源和专有来源的数据，包括 Common Crawl、Indic books、新闻文章和维基百科。他们设计了自定义的预处理流程来消除冗余和低质量的文本内容，并对数据进行去重处理。研究重点是开发高质量的数据，并进行了令牌化优化和工程设计，以提高印地语模型的性能。他们还引入了一种新的多语言分词器训练策略，证明了其在印地语中的优越性能。
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关键要点
- 研究人员提出了一种新方法来准备数据，以开发多语言印地语大型语言模型。
- 数据来源包括开源和专有来源，如 Common Crawl、Indic books、新闻文章和维基百科。
- 设计了自定义的预处理流程，以消除冗余和低质量的文本内容。
- 对 Common Crawl 数据进行了去重处理，解决了70%爬取网页中的冗余问题。
- 研究重点是开发高质量的数据，并进行了令牌化优化和工程设计。
- 引入了一种新的多语言分词器训练策略，证明了其在印地语中的优越性能。
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