阿里巴巴推出新型大型语言模型系列SeaLLMs（Southeast Asian Large Language Models），它们专为东南亚语言量身定制，以解决现有语言模型在处理资源较少和区域性语言时的偏见和不足。总的来说，SeaLLMs是一组先进的语言模型，它们能够理解和生成东南亚语言的文本，为这些语言的使用者提供了高质量的AI语言工具，有助于促进语言和文化的多样性。
- 项目主页：https://damo-nlp-sg.github.io/SeaLLMs
- Demo：https://huggingface.co/spaces/SeaLLMs/SeaLLM-Chat
- GitHub：https://github.com/DAMO-NLP-SG/SeaLLMs
- 模型：https://huggingface.co/SeaLLMs/SeaLLM3-7B-Chat
例如，你有一个超级聪明的助手，它可以帮助你用不同的语言写邮件、理解复杂的数学问题，甚至和你进行自然的对话。但是，如果这个助手只懂得英语，那么对于世界上许多不说英语的人来说，他们就无法充分利用这个助手的能力。这就是SeaLLMs想要解决的问题：它们是一系列语言模型，不仅懂英语，还特别擅长东南亚的各种语言，比如泰语、越南语、印尼语等。
主要功能
- 语言理解：SeaLLMs能够理解东南亚语言的文本，并根据这些文本做出回应。
- 文本生成：它们可以根据给定的指令或问题，用东南亚语言生成回答或内容。
- 多语言任务处理：这些模型在多种语言任务上表现出色，包括数学推理、常识判断和自然对话。
主要特点
- 针对性优化：SeaLLMs针对东南亚语言进行了特别的优化，提高了对这些语言的支持和性能。
- 词汇扩展技术：通过一种新颖的词汇扩展技术，提高了对非拉丁语系语言的编码效率。
- 文化适应性：模型在训练过程中考虑了当地的文化规范、习俗和法律要求。
工作原理
- 预训练：SeaLLMs基于流行的英文模型，通过持续的预训练，使用扩展的词汇表和专门的指令进行微调。
- 数据来源：它们使用了来自公共资源的多样化文档集合，并通过语言识别器筛选出东南亚的主要语言。
- 监督式微调（SFT）：在预训练后，模型会使用特定于任务的数据进行微调，以提高特定领域的性能。
- 自我偏好优化：使用模型自身生成的偏好数据进行优化，以改善模型作为助手的能力。
具体应用场景
- 教育：在东南亚地区，SeaLLMs可以帮助学生和教师获取和理解教育资源。
- 商业：企业可以利用这些模型来提供多语言的客户服务和市场分析。
- 政府服务：政府可以使用SeaLLMs来提供多语言的公共服务和信息传播。
- 文化交流：促进东南亚地区不同语言和文化之间的交流和理解。
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