Cohere推出Aya 23：一款支持20多種語言的開放權重AI模型

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今天，加拿大企業AI創業公司Cohere的非營利研究部門Cohere for AI（C4AI）宣布釋放Aya 23的開放權重，這是一系列尖端的多語言語言模型。

Aya 23提供了兩個變體：8B和35B參數。在此背景下，參數表示人工神經元之間連接的強度，數字越大則模型越強大。這次釋放是C4AI Aya計畫的一部分，旨在提升多語言能力。

C4AI已將Aya 23的權重開源，使第三方研究人員能夠根據其特定需求微調該模型。雖然這並不構成完整的開源釋放（包括訓練數據和架構細節），但它提供了相當大的靈活性，與Meta的Llama模型類似。

Aya 23在其前身Aya 101的基礎上，支持23種語言：阿拉伯語、中文（簡體及繁體）、捷克語、荷蘭語、英語、法語、德語、希臘語、希伯來語、印地語、印尼語、意大利語、日語、韓語、波斯語、波蘭語、葡萄牙語、羅馬尼亞語、俄語、西班牙語、土耳其語、烏克蘭語以及越南語。

Cohere for AI聲稱，這些模型將尖端的語言建模能力擴展至全球幾乎一半的人口。此外，Aya 23不僅超越了Aya 101，還在支持的語言中提供了比其他開源模型（如Google的Gemma和Mistral的產品）更高質量的回答。

打破語言障礙的Aya

儘管大型語言模型（LLMs）在近年來逐漸受到關注，但大多數模型主要集中於英語。因此，許多模型在資源較少的語言方面表現不佳。

C4AI的研究人員發現了兩個關鍵問題：缺乏強大的多語言預訓練模型，以及缺乏多樣化的指令風格訓練數據。為了解決這些挑戰，C4AI啟動了Aya計畫，與來自119個國家的3000多名獨立研究人員合作。他們的首個成就便是Aya Collection，這是一個龐大的多語言指令風格數據集，包含5.13億條提示和完成，因此用於創建涵蓋101種語言的指令調整LLM。

在2024年2月釋出的Aya 101標誌著多語言語言建模的重大進展。然而，該模型基於現在已過時的mT5架構，其廣泛的設計削弱了各個語言的性能。

隨著Aya 23的推出，Cohere for AI採取了更加平衡的方法，集中於23種語言以提升性能。這些模型基於Cohere的Command系列和Aya Collection，通過專注於較少的語言來改善生成質量。

評估結果表明，Aya 23在各種辨別性和生成性任務中超越了Aya 101以及其他廣泛使用的模型如Gemma和Mistral。改進幅度達到14%（辨別性任務）、20%（生成性任務）以及41.6%（多語言MMLU）。特別是，Aya 23在多語言數學推理方面相比於Aya 101提高了6.6倍。

立即使用

Cohere for AI在高性能多語言模型上又邁出了重要一步。8B和35B模型的開放權重現已在Hugging Face上提供，根據《創意共享署名-非商業性4.0國際公共許可證》使用。

“通過釋放Aya 23模型系列的權重，我們旨在幫助研究人員和從業者推進多語言模型和應用的發展，”研究人員表示。用戶也可以在Cohere Playground上免費實驗這些新模型。

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