当对比更大尺寸的模型时，Aya-23-35B模型在平均得分上超过了Mixtral-8x7B-Inst模型（分别为58.2%和57.1%）。尽管Mixtral在资源丰富的语言上表现略好，但Aya-23-35B在非欧洲语言上的表现尤为突出，例如在阿拉伯语、印地语和越南语上，Aya-23-35B的准确率分别提高了12.1%、10.0%和6.5%。这表明Aya-23-35B在...
Aya 23模型家族是一系列基于Cohere Command系列的预训练模型,模型在训练时使用了23种不同语言的文本数据;Aya-23-35B是Cohere Command R模型的一个改进版本,经过了进一步的微调以提高性能。 模型采用了标准的decoder-only Transformer架构: 1. 并行注意力和前馈网络(FFN)层:类似于PALM-2,使用并行块架构,在不损害模型...
对于规模更大的模型,Aya-23-35B模型以53.7分的成绩超过了Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1模型的50.2分。 在个别语言的得分方面,除了Aya-23-8B模型在法语和俄语上的得分,以及Aya-23-35B模型在日语上的得分之外,Aya 23系列模型在每种语言上都超越了同类中最强的模型,表明Aya 23系列模型在解决数学问题的能力上普遍优于...
当对比更大尺寸的模型时,Aya-23-35B模型在平均得分上超过了Mixtral-8x7B-Inst模型(分别为58.2%和57.1%)。 尽管Mixtral在资源丰富的语言上表现略好,但Aya-23-35B在非欧洲语言上的表现尤为突出,例如在阿拉伯语、印地语和越南语上,Aya-23-35B的准确率分别提高了12.1%、10.0%和6.5%。这表明Aya-23-35B在处理资源...
Aya-23-35B:https://huggingface.co/CohereForAI/aya-23-35B 覆盖的23种语言分别为阿拉伯语、中文(简体和繁体)、捷克语、荷兰语、英语、法语、德语、希腊语、希伯来语、印地语、印尼语、意大利语、日语、韩语、波斯语、波兰语、葡萄牙语、罗马尼亚语、俄语、西班牙语、土耳其语、乌克兰语和越南语。
Aya 23模型家族是一系列基于Cohere Command系列的预训练模型,模型在训练时使用了23种不同语言的文本数据;Aya-23-35B是Cohere Command R模型的一个改进版本,经过了进一步的微调以提高性能。 模型采用了标准的decoder-only Transformer架构: 1. 并行注意力和前馈网络(FFN)层:类似于PALM-2,使用并行块架构,在不损害模型...
Aya 23模型家族是一系列基于Cohere Command系列的预训练模型,模型在训练时使用了23种不同语言的文本数据;Aya-23-35B是Cohere Command R模型的一个改进版本,经过了进一步的微调以提高性能。 模型采用了标准的decoder-only Transformer架构: 1. 并行注意力和前馈网络(FFN)层:类似于PALM-2,使用并行块架构,在不损害模型...