[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, Jingwen Chen, Zhichao Huang, Tao Li, Yifu Li, Huiying Lin, 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 70억 개의 파라미터를 가진 오픈소스 대규모 언어 모델(LLM) 패밀리로, 지시 및 추론 모델을 포함합니다. 28개 언어의 다양하고 고품질의 단일 언어 및 이중 언어 콘텐츠를 사용하여 사전 훈련되었으며, Chain-of-Thought(CoT) 추론을 통해 미세 조정되고 강화 학습(RL)을 통해 다양한 언어 쌍에서 더 나은 일반화를 달성합니다. Gemini-2.5 및 GPT-4o와 같은 최첨단 독점 모델과 비교할 만한 성능을 28개 언어에서 달성하며, 자동 평가 지표와 인간 평가 모두에서 더 큰 오픈소스 모델보다 성능이 뛰어납니다. 최적화 과정을 통해 얻은 최선의 사례를 공유하고, 매개변수를 공개하여 번역 연구 및 응용 분야 발전에 기여합니다.

시사점, 한계점

시사점:
70억 파라미터의 상대적으로 작은 크기로 최첨단 독점 모델에 필적하는 다국어 번역 성능을 달성.
오픈소스로 공개되어 다국어 번역 연구 및 응용 발전에 기여.
Chain-of-Thought 추론과 강화 학습을 통해 다양한 언어 쌍에서의 일반화 성능 향상.
다양하고 고품질의 다국어 데이터셋을 활용한 효과적인 사전 훈련 방법 제시.
한계점:
논문에서 구체적인 한계점이나 향후 연구 방향에 대한 언급이 부족함.
모델의 성능을 평가하는 데 사용된 자동 평가 지표 및 인간 평가 방법에 대한 자세한 설명이 필요함.
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