DeepMind ATLAS: 革新多语言LLM缩放

谷歌DeepMind的ATLAS框架提供了一种开创性的方法，用于理解如何跨多种语言扩展大语言模型 (LLM)！这项研究为训练多语言模型提供了新的视角，考虑了模型大小、数据量和语言关系之间复杂的相互作用。

• •ATLAS 引入了一种“跨语言迁移矩阵”，用于理解在一个语言上训练如何影响其他语言。
• •研究表明，积极的语言迁移与共享的书写系统和语系相关，例如斯堪的纳维亚语。
• •该研究还提供了关于何时基于可用资源进行微调与预训练LLM更有效率的见解。