日本語大規模言語モデル「Japanese Stable LM 2 1.6B」をリリースしました

  • Japanese Stable LM 2 1.6B(JSLM2 1.6B)は16億パラメータで学習した日本語の小型言語モデルです。
  • JSLM2 1.6Bのモデルサイズを16億パラメータという少量にすることによって、利用するために必要なハードウェアを小規模に抑えることが可能であり、より多くの開発者が生成AIのエコシステムに参加できるようにします。
  • ベースモデルとしてJapanese Stable LM 2 Base 1.6Bと、指示応答学習(Instruction tuning)済みのJapanese Stable LM 2 Instruct 1.6Bを提供します。両モデルともStability AI メンバーシップで商用利用が可能です。また、どちらのモデルもHugging Faceからダウンロードすることができます。

Stability AI Japanは16億パラメータで学習した日本語の言語モデルJapanese Stable LM 2 1.6B(JSLM2 1.6B)のベースモデル指示応答学習済みモデルをリリースしました。ベースモデルの学習ではWikipediaやCulturaX等の言語データを利用、指示応答学習ではjasterIchikara-Instruction、Ultra Orca Boros v1の日本語訳等、商用データおよび公開データを利用しました。今回のJSLM2 1.6B では、言語モデリングにおける最新のアルゴリズムを活用し、適度なハードウェアリソースで迅速な実験を繰り返すことを可能にし、スピードと性能を両立しました。

性能評価

Nejumiリーダーボードを用いて、他の小規模パラメータのモデルと比較したJSLM2 1.6Bの性能は以下のとおりです。今回はllm-leaderboard(の社内Fork)のcommit c46e165を用いています。

16億パラメータという小型モデルでありながら、40億パラメータ以下のモデルのスコアよりも高いスコアを達成し、70億パラメータのモデルに近いスコアを獲得しています。

高性能な小型言語モデルをリリースすることで、言語モデル開発の敷居を下げ、より高速に実験を反復することを可能にします。なお、少ないパラメータ数の小型モデルであるため、より規模の大きいモデルで発生しうるハルシネーションや間違いをおかす可能性があります。アプリケーションでのご利用の際には適切な対策を取るようご注意ください。JSLM2 1.6Bのリリースを通じて、日本語LLMのさらなる開発と発展に貢献できると幸いです。

商用利用について

JSLM2 1.6BはStability AI メンバーシップで提供するモデルのひとつです。商用でご利用したい場合は、Stability AIメンバーシップページから登録し、セルフホストしてください。

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引用

Stability AI Japan
日本語特化の言語モデル「Japanese Stable LM 2 1.6B」をリリースしました — Stability AI Japan 日本語大規模言語モデル「Japanese Stable LM 2 1.6B」をリリースしました Japanese Stable LM 2 1.6B(JSLM2 1.6B)は16億パラメータで学習した日本語の小型言語モデルで...
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