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Tower: 一种面向翻译相关任务的开放式多语言大型语言模型
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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
该研究提出了一种多任务定制通用大型语言模型的方法，通过在多语言混合单语和平行数据上进行持续预训练，创建了TowerBase，并在与翻译过程相关的指令上进行微调，创建了TowerInstruct。最终模型在与翻译工作流相关的多个任务上超过了开放式替代方案，并与通用封闭式语言模型相媲美。研究者还发布了Tower模型、专业数据集、LLM评估框架以及一系列模型生成版本的基准。
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关键要点
- 提出了一种多任务定制通用大型语言模型的方法。
- 通过在多语言混合单语和平行数据上进行持续预训练，创建了TowerBase。
- 在与翻译过程相关的指令上进行微调，创建了TowerInstruct。
- 最终模型在与翻译工作流相关的多个任务上超过了开放式替代方案。
- 最终模型与通用封闭式语言模型相媲美。
- 发布了Tower模型、专业数据集、LLM评估框架及模型生成版本的基准。
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