[공지사항]을 빙자한 안부와 근황 
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Seed-X: Building Strong Multilingual Translation LLM with 7B Parameters

Created by
  • Haebom

저자

Shanbo Cheng, Yu Bao, Qian Cao, Luyang Huang, Liyan Kang, Zhicheng Liu, Yu Lu, Wenhao Zhu, Zhichao Huang, Tao Li, Sitong Liu, Ningxin Peng, Shuaijie She, Lu Xu, Nuo Xu, Sen Yang, Runsheng Yu, Yiming Yu, Liehao Zou, Hang Li, Lu Lu, Yuxuan Wang, Yonghui Wu

개요

Seed-X는 7B 파라미터 크기의 오픈소스 다국어 대규모 언어 모델(LLM) 패밀리입니다. 28개 언어의 다양하고 고품질의 단일 언어 및 이중 언어 데이터를 사용하여 사전 훈련된 기본 모델을 기반으로, Chain-of-Thought(CoT) 추론을 통해 미세 조정된 지시 모델이 강화 학습(RL)을 통해 다양한 언어 쌍에 대한 일반화 성능을 향상시켰습니다. Gemini-2.5 및 GPT-4o와 같은 최고 수준의 폐쇄형 모델과 비슷한 성능을 28개 언어에서 달성했으며, 자동 평가 지표 및 인간 평가 모두에서 더 큰 오픈소스 모델보다 성능이 훨씬 뛰어납니다. 최적화 과정의 모범 사례를 공유하고 매개변수를 공개하여 번역 연구 및 응용 분야 발전에 기여합니다.

시사점, 한계점

시사점:
7B 파라미터의 상대적으로 작은 크기로 최첨단 폐쇄형 모델과 유사한 다국어 번역 성능을 달성.
오픈소스로 공개되어 다국어 번역 연구 및 응용 발전에 기여.
CoT 추론 및 강화 학습을 통한 성능 향상 전략 제시.
다양한 언어 쌍에 대한 우수한 일반화 성능.
한계점:
논문에서 구체적인 한계점은 언급되지 않음. 추가적인 연구를 통해 개선될 여지가 있음.
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