モデル概要
モデル特徴
モデル能力
使用事例
🚀 センドル: インドネシア語向けのオープン命令調整型生成大規模言語モデル
センドルは、インドネシア語に対応したオープンソースの微調整済み生成大規模言語モデルのコレクションです。デコーダー専用およびエンコーダー - デコーダーのトランスフォーマーモデルアーキテクチャをカバーし、パラメータ数は3億から130億までの範囲にあります。
これは、7BセンドルLLaMA - 2チャットモデルのリポジトリです。他のモデルへのリンクは以下に記載されています。
📚 詳細ドキュメント
概要
IndoNLPが開発し、公開したセンドルファミリーの大規模言語モデル(LLM)は、事前学習および微調整された生成テキストモデルのコレクションで、パラメータ数は5億6000万から130億までの範囲にあります。
センドルモデルには、2つの命令調整バージョンがあります。
- センドル - インストラクト:感情分析、トピックモデリング、機械翻訳、要約、質問応答、言い換えなどの特定タスクの自然言語処理データで命令調整されたモデル。
- センドル - チャット:一般知識と人間中心のプロンプトで、センドル - インストラクトから継続的に命令調整されたモデル。
センドル - インストラクトとセンドル - チャットの両方が、単ターンの会話を想定して設計されています。センドルは、テストしたほとんどのベンチマークで、オープンソースの多言語および地域固有のLLMを大きく上回っており、センドルの小規模バージョン(パラメータ数<10億)も、70億パラメータの他のLLMと競争力を持っています。
モデル開発者
IndoNLP
バリエーション
センドルは、2つのベースモデル(mT5とLLaMA - 2)から派生し、それぞれ様々なパラメータサイズがあります。mT5ベースのセンドルには、3億(mT5 - small)、5億8000万(mT5 - base)、12億(mT5 - large)、37億(mT5 - XL)、130億(mT5 - XXL)のモデルがあり、LLaMA - 2ベースのセンドルには、70億(LLaMA2 - 7B)と130億(LLaMA2 - 13B)のモデルがあります。両方のバリエーションには、センドル - インストラクトとセンドル - チャットのバリエーションがあります。すべての130億パラメータのモデルはLoRAで調整されており、その他のモデルは完全に微調整されています。
論文では、LoRAを使用した地域固有のLLMの適応が非効率であることを示しています。つまり、130億(mT5 - XXL)のセンドルモデルは、12億(mT5 - large)のセンドルモデルよりもわずかに性能が劣り、学習時間は3倍、推論時間は4倍遅くなります。LoRAの代替策として、語彙置換を地域固有の適応に有効かつ効率的な戦略として紹介しており、学習時間と推論時間の効率をそれぞれ**11.50%と18.71%**向上させています。評価性能に関しても、元の語彙で学習されたセンドルモデルと同等の性能を示しています。また、インドネシア語彙適応モデルIndonesian - Vocab Instruct
も公開しています。
入出力
モデルの入力と出力はテキストのみです。
モデルアーキテクチャ
モデル | 学習データ | パラメータ | 調整戦略 | 学習率 |
---|---|---|---|---|
[Cendol mT5 - small Instruct](https://huggingface.co/indonlp/cendol - mt5 - small - inst) | Cendol Collection v1 | 3億 | 完全微調整 | 3.0 x 10-4 |
[Cendol mT5 - base Instruct](https://huggingface.co/indonlp/cendol - mt5 - base - inst) | Cendol Collection v1 | 5億8000万 | 完全微調整 | 3.0 x 10-4 |
[Cendol mT5 - large Instruct](https://huggingface.co/indonlp/cendol - mt5 - large - inst) | Cendol Collection v1 | 12億 | 完全微調整 | 3.0 x 10-4 |
[Cendol mT5 - xl Instruct](https://huggingface.co/indonlp/cendol - mt5 - xl - inst) | Cendol Collection v1 | 37億 | 完全微調整 | 3.0 x 10-4 |
[Cendol mT5 - xxl Instruct](https://huggingface.co/indonlp/cendol - mt5 - xxl - merged - inst) | Cendol Collection v1 | 130億 | LoRA | 2.0 x 10-4 |
[Cendol LLaMA - 2 (7B) Instruct](https://huggingface.co/indonlp/cendol - llama2 - 7b - inst) | Cendol Collection v1 | 70億 | 完全微調整 | 2.0 x 10-5 |
[Cendol LLaMA - 2 (7B) Indonesian - Vocab Instruct](https://huggingface.co/indonlp/cendol - llama2 - ind - vocab - inst) | Cendol Collection v1 | 70億 | 完全微調整 | 2.0 x 10-5 |
[Cendol LLaMA - 2 (13B) Instruct](https://huggingface.co/indonlp/cendol - llama2 - 13b - merged - inst) | Cendol Collection v1 | 130億 | LoRA | 2.0 x 10-5 |
[Cendol mT5 - small Chat](https://huggingface.co/indonlp/cendol - mt5 - small - chat) | Cendol Collection v2 | 3億 | 完全微調整 | 3.0 x 10-5 |
[Cendol mT5 - base Chat](https://huggingface.co/indonlp/cendol - mt5 - base - chat) | Cendol Collection v2 | 5億8000万 | 完全微調整 | 3.0 x 10-5 |
[Cendol mT5 - large Chat](https://huggingface.co/indonlp/cendol - mt5 - large - chat) | Cendol Collection v2 | 12億 | 完全微調整 | 3.0 x 10-5 |
[Cendol mT5 - xl Chat](https://huggingface.co/indonlp/cendol - mt5 - xl - chat) | Cendol Collection v2 | 37億 | 完全微調整 | 3.0 x 10-5 |
[Cendol mT5 - xxl Chat](https://huggingface.co/indonlp/cendol - mt5 - xxl - merged - chat) | Cendol Collection v2 | 130億 | LoRA | 2.0 x 10-4 |
[Cendol LLaMA - 2 (7B) Chat](https://huggingface.co/indonlp/cendol - llama2 - 7b - chat) | Cendol Collection v2 | 70億 | 完全微調整 | 1.0 x 10-5 |
[Cendol LLaMA - 2 (13B) Chat](https://huggingface.co/indonlp/cendol - llama2 - 13b - merged - chat) | Cendol Collection v2 | 130億 | LoRA | 2.0 x 10-4 |
モデルの日付
センドルは2023年10月から2024年1月の間に学習されました。
ライセンス
センドルの使用は、[Apache 2.0ライセンス](https://choosealicense.com/licenses/apache - 2.0/)の下でライセンスされています。
研究論文
"Cendol: Open Instruction - tuned Generative Large Language Models for Indonesian Languages"
💡 想定使用方法
想定使用ケース
センドルは、特にインドネシア語に関する研究用途を想定しています。センドルモデルは単ターンの命令に対応しており、センドル - インストラクトモデルは特定タスクの命令に、センドル - チャットモデルは一般知識の命令に使用できます。
想定外の使用
適用される法律や規制(貿易コンプライアンス法律を含む)に違反する方法での使用。英語およびインドネシア語以外の言語での使用。センドルの許容使用ポリシーおよびライセンス契約で禁止されているその他の方法での使用。
📊 評価結果
このセクションでは、大規模な自然言語理解(NLU)および自然言語生成(NLG)のベンチマークにおけるセンドルモデルの結果を報告します。すべての評価では、社内の評価ライブラリを使用しています。
NLU性能
NLG性能
人間評価
⚠️ 倫理的考慮事項と制限
センドルは新しい技術であり、使用に伴うリスクがあります。これまでのテストはインドネシア語で行われており、すべてのシナリオを網羅することはできません。これらの理由から、他のすべてのLLMと同様に、センドルの潜在的な出力を事前に予測することはできず、モデルは場合によっては不正確、偏った、またはその他の不快な応答を生成する可能性があります。したがって、センドルのアプリケーションを展開する前に、開発者はモデルの特定のアプリケーションに合わせた安全性テストと調整を行う必要があります。
📖 引用
センドルモデル、コード、またはデータを含む任意のリソースを使用する場合は、以下の論文を引用してください。
@misc{cahyawijaya - etal - 2024 - cendol,
title={Cendol: Open Instruction - tuned Generative Large Language Models for Indonesian Languages},
author={Samuel Cahyawijaya and Holy Lovenia and Fajri Koto and Rifki Afina Putri and Emmanuel Dave and Jhonson Lee and Nuur Shadieq and Wawan Cenggoro and Salsabil Maulana Akbar and Muhammad Ihza Mahendra and Dea Annisayanti Putri and Bryan Wilie and Genta Indra Winata and Alham Fikri Aji and Ayu Purwarianti and Pascale Fung},
year={2024},
eprint={2404.06138},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CL}
}
@inproceedings{cahyawijaya - etal - 2023 - nusacrowd,
title = "{N}usa{C}rowd: Open Source Initiative for {I}ndonesian {NLP} Resources",
author = "Cahyawijaya, Samuel and
Lovenia, Holy and
Aji, Alham Fikri and
Winata, Genta and
Wilie, Bryan and
Koto, Fajri and
Mahendra, Rahmad and
Wibisono, Christian and
Romadhony, Ade and
Vincentio, Karissa and
Santoso, Jennifer and
Moeljadi, David and
Wirawan, Cahya and
Hudi, Frederikus and
Wicaksono, Muhammad Satrio and
Parmonangan, Ivan and
Alfina, Ika and
Putra, Ilham Firdausi and
Rahmadani, Samsul and
Oenang, Yulianti and
Septiandri, Ali and
Jaya, James and
Dhole, Kaustubh and
Suryani, Arie and
Putri, Rifki Afina and
Su, Dan and
Stevens, Keith and
Nityasya, Made Nindyatama and
Adilazuarda, Muhammad and
Hadiwijaya, Ryan and
Diandaru, Ryandito and
Yu, Tiezheng and
Ghifari, Vito and
Dai, Wenliang and
Xu, Yan and
Damapuspita, Dyah and
Wibowo, Haryo and
Tho, Cuk and
Karo Karo, Ichwanul and
Fatyanosa, Tirana and
Ji, Ziwei and
Neubig, Graham and
Baldwin, Timothy and
Ruder, Sebastian and
Fung, Pascale and
Sujaini, Herry and
Sakti, Sakriani and
Purwarianti, Ayu",
editor = "Rogers, Anna and
Boyd - Graber, Jordan and
Okazaki, Naoaki",
booktitle = "Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2023",
month = jul,
year = "2023",
address = "Toronto, Canada",
publisher = "Association for Computational Linguistics",
url = "https://aclanthology.org/2023.findings - acl.868",
doi = "10.18653/v1/2023.findings - acl.868",
pages = "13745--13818"
}
@inproceedings{winata - etal - 2023 - nusax,
title = "{N}usa{X}: Multilingual Parallel Sentiment Dataset for 10 {I}ndonesian Local Languages",
author = "Winata, Genta Indra and
Aji, Alham Fikri and
Cahyawijaya, Samuel and
Mahendra, Rahmad and
Koto, Fajri and
Romadhony, Ade and
Kurniawan, Kemal and
Moeljadi, David and
Prasojo, Radityo Eko and
Fung, Pascale and
Baldwin, Timothy and
Lau, Jey Han and
Sennrich, Rico and
Ruder, Sebastian",
editor = "Vlachos, Andreas and
Augenstein, Isabelle",
booktitle = "Proceedings of the 17th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics",
month = may,
year = "2023",
address = "Dubrovnik, Croatia",
publisher = "Association for Computational Linguistics",
url = "https://aclanthology.org/2023.eacl - main.57",
doi = "10.18653/v1/2023.eacl - main.57",
pages = "815--834"
}
@inproceedings{aji - etal - 2022 - one,
title = "One Country, 700+ Languages: {NLP} Challenges for Underrepresented Languages and Dialects in {I}ndonesia",
author = "Aji, Alham Fikri and
Winata, Genta Indra and
Koto, Fajri and
Cahyawijaya, Samuel and
Romadhony, Ade and
Mahendra, Rahmad and
Kurniawan, Kemal and
Moeljadi, David and
Prasojo, Radityo Eko and
Baldwin, Timothy and
Lau, Jey Han and
Ruder, Sebastian",
editor = "Muresan, Smaranda and
Nakov, Preslav and
Villavicencio, Aline",
booktitle = "Proceedings of the 60th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)",
month = may,
year = "2022",
address = "Dublin, Ireland",
publisher = "Association for Computational Linguistics",
url = "https://aclanthology.org/2022.acl - long.500",
doi = "10.18653/v1/2022.acl - long.500",
pages = "7226--7249"
}
@inproceedings{cahyawijaya - etal - 2021 - indonlg,
title = "{I}ndo{NLG}: Benchmark and Resources for Evaluating {I}ndonesian Natural Language Generation",
author = "Cahyawijaya, Samuel and
Winata, Genta Indra and
Wilie, Bryan and
Vincentio, Karissa and
Li, Xiaohong and
Kuncoro, Adhiguna and
Ruder, Sebastian and
Lim, Zhi Yuan and
Bahar, Syafri and
Khodra, Masayu and
Purwarianti, Ayu and
Fung, Pascale",
editor = "Moens, Marie - Francine and
Huang, Xuanjing and
Specia, Lucia and
Yih, Scott Wen - tau",
booktitle = "Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
month = nov,
year = "2021",
address = "Online and Punta Cana, Dominican Republic",
publisher = "Association for Computational Linguistics",
url = "https://aclanthology.org/2021.emnlp - main.699",
doi = "10.18653/v1/2021.emnlp - main.699",
pages = "8875--8898"
}
@inproceedings{wilie - etal - 2020 - indonlu,
title = "{I}ndo{NLU}: Benchmark and Resources for Evaluating {I}ndonesian Natural Language Understanding",
author = "Wilie, Bryan and
Vincentio, Karissa and
Winata, Genta Indra and
Cahyawijaya, Samuel and
Li, Xiaohong and
Lim, Zhi Yuan and
Soleman, Sidik and
Mahendra, Rahmad and
Fung, Pascale and
Bahar, Syafri and
Purwarianti, Ayu",
editor = "Wong, Kam - Fai and
Knight, Kevin and
Wu, Hua",
booktitle = "Proceedings of the 1st Conference of the Asia - Pacific Chapter of the Association for Computational Linguistics and the 10th International Joint Conference on Natural Language Processing",
month = dec,
year = "2020",
address = "Suzhou, China",
publisher = "Association for Computational Linguistics",
url = "https://aclanthology.org/2020.aacl - main.85",
pages = "843--857"
}
また、特にインドネシア語およびその地域言語に対する地域固有の言語モデルに関する当社の研究に触発された場合は、以下の論文も引用を検討してください。
@inproceedings{cahyawijaya - etal - 2023 - nusawrites,
title = "{N}usa{W}rites: Constructing High - Quality Corpora for Underrepresented and Extremely Low - Resource Languages",
author = "Cahyawijaya, Samuel and
Lovenia, Holy and
Koto, Fajri and
Adhista, Dea and
Dave, Emmanuel and
Oktavianti, Sarah and
Akbar, Salsabil and
Lee, Jhonson and
Shadieq, Nuur and
Cenggoro, Tjeng Wawan and
Linuwih, Hanung and
Wilie, Bryan and
Muridan, Galih and
Winata, Genta and
Moeljadi, David and
Aji, Alham Fikri and
Purwarianti, Ayu and
Fung, Pascale",
editor = "Park, Jong C. and
Arase, Yuki and
Hu, Baotian and
Lu, Wei and
Wijaya, Derry and
Purwarianti, Ayu and
Krisnadhi, Adila Alfa",
booktitle = "Proceedings of the 13th International Joint Conference on Natural Language Processing and the 3rd Conference of the Asia - Pacific Chapter of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)",
month = nov,
year = "2023",
address = "Nusa Dua, Bali",
publisher = "Association for Computational Linguistics",
url = "https://aclanthology.org/2023.ijcnlp - main.60",
doi = "10.18653/v1/2023.ijcnlp - main.60",
pages = "921--945"
}
📄 ライセンス
センドルの使用は、[Apache 2.0ライセンス](https://choosealicense.com/licenses/apache - 2.0/)の下でライセンスされています。



