藏语大语言模型的数据优化与持续预训练

摘要

大语言模型已在多种语言中取得显著进展。然而，藏语作为典型的低资源语言，由于高质量训练语料的稀缺，在现有模型中代表性严重不足。为弥补这一差距，研究团队构建了迄今规模最大的藏语预训练语料库，聚合多源数据并应用专为藏语设计的数据清洗与处理流程。基于该语料库，通过持续预训练/后训练多语言基础模型，显著提升了其藏语生成能力。为评估模型的藏语能力，研究团队创建了高质量的藏语基准测试集，并与现有公开基准形成互补。实验结果表明，该模型在广泛任务中持续且显著优于同等规模的开源模型及专门针对藏语的模型。

方法

数据构建与处理

• 语料收集：从多样化来源聚合藏语文本数据
• 清洗流程：设计藏语专用数据处理管道，包括：
  • 文本标准化
  • 噪声过滤
  • 质量评估
• 规模统计：构建的语料库为当前藏语领域最大规模

模型训练

• 基础模型：采用多语言预训练模型作为基础
• 训练策略：使用持续预训练（continual pre-training）方法
• 优化目标：重点增强模型的藏语生成和理解能力

实验评估

基准测试构建

• 新建测试集：开发高质量藏语评估基准，涵盖：
  • 语言理解任务
  • 文本生成任务
  • 语义推理任务
• 现有基准：整合公开可用的多语言评估数据集

结果分析

• 性能对比：与同类开源模型相比，在以下方面表现优异：
  • 藏语文本生成质量
  • 语言理解准确率
  • 跨语言迁移能力
• 消融实验：验证数据清洗和持续预训练策略的有效性

结论

通过精心构建的大规模藏语语料库和持续预训练方法，成功提升了多语言大语言模型在藏语任务上的性能。该研究为低资源语言的自然语言处理提供了可行的技术路径，实验证明该方法在多个维度显著优于现有解决方案。