研究人员推出了Arkios,一个拥有10.4亿参数的语言模型,该模型在1500亿个英语和尼泊尔语的token上进行了训练。该模型使用了自定义训练堆栈和梵文感知分词器。评估显示,Arkios在ARC-Easy和ARC-Challenge基准测试中表现优于同类开放模型,但这可能是由于与基准测试的数据重叠,而非整体能力。该研究还强调了评估低资源语言模型所面临的挑战,因为标准的单项选择题提示可能导致尼泊尔语理解的随机猜测结果。 AI
影响 推出一个新的双语模型,并强调了低资源语言的评估挑战。
排序理由 该集群描述了一篇关于创建和评估新型语言模型的新研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- Apache Software License 2.0
- ARC-Challenge
- ARC-Easy
- Devanagari
- English
- Nepali
- OLMo 1B
- Pythia-1.4B
- TinyLlama-1.1B
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