与Sara Hooker探讨多语言LLM与AI的价值观差异 - #651

这篇文章总结了一个播客节目，嘉宾是Sara Hooker，讨论了多语言语言模型（LLM）的挑战和进展。主要话题包括数据质量、分词、数据增强和偏好训练。对话还涉及了专家混合技术、ML研究人员和硬件架构师之间沟通的重要性、语言模型的社会影响、通用模型的安全问题，以及基于现实对话进行风险缓解的重要性。该节目重点介绍了Cohere的工作，包括Aya项目，这是一个专注于构建最先进的多语言生成语言模型的开放科学项目。

• •多语言LLM面临数据质量和分词等挑战。
• •数据增强和偏好训练被用于解决这些问题。
• •ML研究人员和硬件架构师之间的沟通对于进步至关重要。