本研究使用16,000个泰米尔语令牌增强了开源的LLaMA模型，解决了现有切尖模型中泰米尔语等语种的代表性不足所导致的性能不佳问题。通过LoRA方法进行高效的模型训练，并引入了泰米尔语翻译版本的Alpaca数据集和用于微调的OpenOrca数据集的子集。实验结果显示在泰米尔语文本生成方面有显著的性能改进，对印度语言切尖模型的应用具有重要意义。通过公开模型、数据集和代码，促进语言建模领域的创新。

本研究使用16,000个泰米尔语令牌增强了开源的LLaMA模型，解决了现有切尖模型中泰米尔语等语种的代表性不足导致的性能问题。通过LoRA方法高效训练模型，并引入了Alpaca和OpenOrca数据集。实验结果显示在泰米尔语文本生成方面有显著性能改进，对印度语言切尖模型的应用具有重要意义。通过公开模型、数据集和代码，促进语言建模领域的创新。

本文介绍了使用泰米尔语令牌增强开源的LLaMA模型来解决现有切尖模型中泰米尔语等语种的代表性不足所导致的性能不佳问题。通过LoRA方法进行高效的模型训练，并引入了Alpaca和OpenOrca数据集进行实验。结果显示在泰米尔语文本生成方面有显著的性能改进，对印度语言切尖模型的应用具有重要意义。通过公开模型、数据集和代码，促进语言建模领域的创新。

本文介绍了使用泰米尔语令牌增强开源的LLaMA模型来解决现有切尖模型中泰米尔语等语种的代表性不足所导致的性能不佳问题。通过LoRA方法进行高效的模型训练，并引入了Alpaca数据集和OpenOrca数据集的子集进行微调。实验结果显示在泰米尔语文本生成方面有显著的性能改进，对印度语言切尖模型的应用具有重要意义。通过公开模型、数据集和代码，促进语言建模领域的创新。

本研究使用16,000个泰米尔语令牌增强了开源的LLaMA模型，解决了现有切尖模型中泰米尔语等语种的代表性不足所导致的性能问题。采用LoRA方法进行高效的模型训练，并引入了泰米尔语翻译版本的Alpaca数据集和用于微调的OpenOrca数据集的子集。实验结果显示在泰米尔语文本生成方面有显著的性能改进，对印度语言切尖模型的应用具有重要意义。通过公开模型、数据集和代码，进一步促进语言建模领域的创新。

本文介绍了使用泰米尔语令牌增强开源的LLaMA模型来解决现有切尖模型中泰米尔语等语种的代表性不足所导致的性能不佳问题。通过LoRA方法进行高效的模型训练，并引入了Alpaca数据集和OpenOrca数据集的子集进行实验。实验结果显示在泰米尔语文本生成方面有显著的性能改进，对印度语言切尖模型的应用具有重要意义。通过公开模型、数据集和代码，促进语言建模领域的创新。