Jais Adapted 70b

🚀 Jais系列模型卡片

Jais系列模型是一套全面的英阿雙語大語言模型（LLM）。這些模型在優化阿拉伯語能力的同時，也具備出色的英語能力。我們發佈了兩種基礎模型變體，包括：

• 從頭開始預訓練的模型（jais-family-*）。
• 基於Llama - 2進行自適應預訓練的模型（jais-adapted-*）。

在本次發佈中，我們推出了涵蓋8種規模、共計20個模型，參數範圍從5.9億到700億，在多達16萬億個阿拉伯語、英語和代碼數據的token上進行訓練。該系列的所有預訓練模型都使用精心策劃的阿拉伯語和英語指令數據進行了指令微調（*-chat），以用於對話。

我們希望這次大規模的發佈能夠加速阿拉伯語自然語言處理（NLP）的研究，併為阿拉伯語使用者和雙語社區帶來眾多下游應用。我們為阿拉伯語模型展示的訓練和自適應技術可擴展到其他中低資源語言。

🚀 快速開始

以下是使用該模型的示例代碼。請注意，該模型需要自定義模型類，因此用戶在加載模型時必須啟用trust_remote_code = True。

# -*- coding: utf-8 -*-

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

model_path = "inceptionai/jais-adapted-70b"

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, device_map="auto", trust_remote_code=True)


if tokenizer.pad_token is None:
    tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token

def get_response(text, tokenizer=tokenizer, model=model):
    tokenized = tokenizer(text, return_tensors="pt")
    input_ids, attention_mask = tokenized['input_ids'].to(device), tokenized['attention_mask'].to(device)
    input_len = input_ids.shape[-1]
    generate_ids = model.generate(
        input_ids,
        attention_mask=attention_mask,
        top_p=0.9,
        temperature=0.3,
        max_length=2048,
        min_length=input_len + 4,
        repetition_penalty=1.2,
        do_sample=True,
        pad_token_id=tokenizer.pad_token_id
    )
    response = tokenizer.batch_decode(
        generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=True
    )[0]
    return response

text = "عاصمة دولة الإمارات العربية المتحدة ه"
print(get_response(text))

text = "The capital of UAE is"
print(get_response(text))

✨ 主要特性

• 雙語能力：Jais系列模型是英阿雙語模型，在優化阿拉伯語能力的同時，也具備出色的英語能力。
• 多種變體：提供從頭開始預訓練和基於Llama - 2進行自適應預訓練的兩種變體。
• 多規模選擇：涵蓋從5.9億到700億參數的8種不同規模模型，可滿足不同場景需求。
• 指令微調：所有預訓練模型都進行了指令微調，適用於對話場景。

📦 安裝指南

文檔未提及安裝步驟，故跳過該章節。

💻 使用示例

基礎用法

# -*- coding: utf-8 -*-

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

model_path = "inceptionai/jais-adapted-70b"

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, device_map="auto", trust_remote_code=True)


if tokenizer.pad_token is None:
    tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token

def get_response(text, tokenizer=tokenizer, model=model):
    tokenized = tokenizer(text, return_tensors="pt")
    input_ids, attention_mask = tokenized['input_ids'].to(device), tokenized['attention_mask'].to(device)
    input_len = input_ids.shape[-1]
    generate_ids = model.generate(
        input_ids,
        attention_mask=attention_mask,
        top_p=0.9,
        temperature=0.3,
        max_length=2048,
        min_length=input_len + 4,
        repetition_penalty=1.2,
        do_sample=True,
        pad_token_id=tokenizer.pad_token_id
    )
    response = tokenizer.batch_decode(
        generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=True
    )[0]
    return response

text = "عاصمة دولة الإمارات العربية المتحدة ه"
print(get_response(text))

text = "The capital of UAE is"
print(get_response(text))

高級用法

文檔未提及高級用法代碼示例，故跳過該部分。

📚 詳細文檔

Jais系列模型詳情

• 開發者：Inception, Cerebras Systems。
• 語言：阿拉伯語（現代標準阿拉伯語）和英語。
• 輸入：僅文本數據。
• 輸出：模型生成文本。
• 模型規模：5.9億、13億、27億、67億、70億、130億、300億、700億參數。
• 演示：[點擊此處訪問即時演示](https://arabic - gpt.ai/)
• 許可證：Apache 2.0

預訓練模型	微調模型	規模（參數）	上下文長度（token）
[jais - family - 30b - 16k](https://huggingface.co/inceptionai/jais - family - 30b - 16k)	[Jais - family - 30b - 16k - chat](https://huggingface.co/inceptionai/jais - family - 30b - 16k - chat)	300億	16384
[jais - family - 30b - 8k](https://huggingface.co/inceptionai/jais - family - 30b - 8k)	[Jais - family - 30b - 8k - chat](https://huggingface.co/inceptionai/jais - family - 30b - 8k - chat)	300億	8192
[jais - family - 13b](https://huggingface.co/inceptionai/jais - family - 13b)	[Jais - family - 13b - chat](https://huggingface.co/inceptionai/jais - family - 13b - chat)	130億	2048
[jais - family - 6p7b](https://huggingface.co/inceptionai/jais - family - 6p7b)	[Jais - family - 6p7b - chat](https://huggingface.co/inceptionai/jais - family - 6p7b - chat)	67億	2048
[jais - family - 2p7b](https://huggingface.co/inceptionai/jais - family - 2p7b)	[Jais - family - 2p7b - chat](https://huggingface.co/inceptionai/jais - family - 2p7b - chat)	27億	2048
[jais - family - 1p3b](https://huggingface.co/inceptionai/jais - family - 1p3b)	[Jais - family - 1p3b - chat](https://huggingface.co/inceptionai/jais - family - 1p3b - chat)	13億	2048
[jais - family - 590m](https://huggingface.co/inceptionai/jais - family - 590m)	[Jais - family - 590m - chat](https://huggingface.co/inceptionai/jais - family - 590m - chat)	5.9億	2048

自適應預訓練模型	微調模型	規模（參數）	上下文長度（token）
[jais - adapted - 70b](https://huggingface.co/inceptionai/jais - adapted - 70b)	[Jais - adapted - 70b - chat](https://huggingface.co/inceptionai/jais - adapted - 70b - chat)	700億	4096
[jais - adapted - 13b](https://huggingface.co/inceptionai/jais - adapted - 13b)	[Jais - adapted - 13b - chat](https://huggingface.co/inceptionai/jais - adapted - 13b - chat)	130億	4096
[jais - adapted - 7b](https://huggingface.co/inceptionai/jais - adapted - 7b)	[Jais - adapted - 7b - chat](https://huggingface.co/inceptionai/jais - adapted - 7b - chat)	70億	4096

模型架構

本系列的所有模型均為自迴歸語言模型，採用基於Transformer的僅解碼器架構（GPT - 3）。

Jais模型（jais - family - *）是從頭開始訓練的，融入了SwiGLU非線性激活函數和ALiBi位置編碼。這些架構改進使模型能夠在長序列長度上進行外推，從而改善上下文處理和精度。

Jais自適應模型（jais - adapted - *）是基於Llama - 2構建的，它採用了RoPE位置嵌入和分組查詢注意力機制。我們引入了使用阿拉伯語數據的分詞器擴展，將生育能力和計算效率提高了3倍以上。具體而言，我們將來自Jais - 30b詞彙表的32000個新阿拉伯語token添加到Llama - 2分詞器中。為了初始化這些新的阿拉伯語token嵌入，我們首先使用兩個詞彙表中共享的英語token集合，學習從Jais - 30b嵌入空間到Llama嵌入空間的線性投影。接下來，應用這個學習到的投影將現有的Jais - 30b阿拉伯語嵌入轉換為Llama - 2嵌入空間。

訓練詳情

預訓練數據

Jais系列模型在多達16萬億個不同的英語、阿拉伯語和代碼數據token上進行訓練。數據來源包括：

• 網絡：我們使用了公開可用的網頁、維基百科文章、新聞文章和阿拉伯語和英語的社交網絡內容。
• 代碼：為了增強模型的推理能力，我們納入了各種編程語言的代碼數據。
• 書籍：我們使用了部分公開可用的阿拉伯語和英語書籍數據，這有助於改善長距離上下文建模和連貫的故事講述。
• 科學：納入了一部分ArXiv論文，以提高推理和長上下文處理能力。
• 合成：我們使用內部機器翻譯系統將英語翻譯成阿拉伯語，以增加阿拉伯語數據的數量。我們將其限制在高質量的英語資源上，如英語維基百科和英語書籍。

我們對訓練數據進行了廣泛的預處理和去重。對於阿拉伯語，我們使用了自定義的預處理管道來過濾出語言質量高的數據。有關此管道的更多信息，請參閱Jais論文。

• Jais預訓練模型（jais - family - *）：根據我們之前在Jais中進行的語言對齊混合實驗，我們使用了阿拉伯語:英語:代碼數據比例為1:2:0.4的配方。這種從頭開始預訓練的方法解決了阿拉伯語數據稀缺的問題，同時提高了兩種語言的性能。
• Jais自適應預訓練模型（jais - adapted - *）：對於Llama - 2的自適應預訓練，我們使用了約3340億個阿拉伯語token的更大阿拉伯語數據集，並與英語和代碼數據混合。我們根據不同的模型規模調整混合比例，以引入強大的阿拉伯語能力，同時保持英語性能。

預訓練模型	英語數據（token）	阿拉伯語數據（token）	代碼數據（token）	總數據（token）
[jais - family - 30b - 16k](https://huggingface.co/inceptionai/jais - family - 30b - 16k)	9800億	4900億	1960億	16660億
[jais - family - 30b - 8k](https://huggingface.co/inceptionai/jais - family - 30b - 8k)	8820億	4410億	1770億	15000億
[jais - family - 13b](https://huggingface.co/inceptionai/jais - family - 13b)	2830億	1410億	560億	4800億
[jais - family - 6p7b](https://huggingface.co/inceptionai/jais - family - 6p7b)	2830億	1410億	560億	4800億
[jais - family - 2p7b](https://huggingface.co/inceptionai/jais - family - 2p7b)	2830億	1410億	560億	4800億
[jais - family - 1p3b](https://huggingface.co/inceptionai/jais - family - 1p3b)	2830億	1410億	560億	4800億
[jais - family - 590m](https://huggingface.co/inceptionai/jais - family - 590m)	2830億	1410億	560億	4800億
[jais - adapted - 70b](https://huggingface.co/inceptionai/jais - adapted - 70b)	330億	3340億	40億	3710億
[jais - adapted - 13b](https://huggingface.co/inceptionai/jais - adapted - 13b)	1270億	1400億	130億	2800億
[jais - adapted - 7b](https://huggingface.co/inceptionai/jais - adapted - 7b)	180億	190億	20億	390億

微調數據

Jais系列的所有聊天模型都使用阿拉伯語和英語的單輪和多輪提示 - 響應對對進行微調。數據來源包括經過主題和風格多樣性過濾的開源微調數據集。此外，還納入了內部精心策劃的人類數據，以增強文化適應性。這些數據通過包括機器翻譯、蒸餾和模型自對話等合成方法生成的內容進行補充。總體而言，我們更新的指令調整數據集分別包含約1000萬和400萬個英語和阿拉伯語的提示 - 響應對。

訓練過程

在（jais - family - *）模型的預訓練期間，文檔被打包成由EOS token分隔的序列，模型進行自迴歸訓練，並將損失應用於所有token。對於jais - 30b模型，通過在訓練中納入精心策劃的長上下文文檔，上下文長度從2k逐步擴展到8K再到16K。這種漸進式擴展利用了較短上下文長度下更快的初始訓練速度，同時在訓練過程後期逐漸擴展對更大上下文長度的支持。

在（jais - adapted - *）模型的自適應預訓練期間，我們首先按照[模型架構](#model - architecture)中所述初始化新的分詞器和阿拉伯語嵌入。在訓練中，我們採用了兩階段方法來克服新阿拉伯語嵌入觀察到的較高範數。在第一階段，模型的主幹被凍結，使用來自英語和阿拉伯語雙語語料庫的約150億個token對嵌入進行訓練。在第二階段，主幹被解凍，並對所有參數進行連續預訓練。

在指令微調期間，每個訓練示例由單輪或多輪提示及其響應組成。示例被打包在一起，而不是每個序列一個示例，同時在提示token上屏蔽損失。這種方法通過允許每批處理更多示例來加速訓練。

訓練超參數

Jais - adapted - 70b

超參數	值
精度	fp32
優化器	AdamW
學習率	0到0.00015（<=95個熱身步驟） 0.00015到0.000015（>95且<=94316個步驟，餘弦衰減）
權重衰減	0.1
批量大小	960
上下文長度	4096
步數	94316

計算基礎設施

訓練過程在Condor Galaxy（CG）超級計算機平臺上進行。一個CG包含64個Cerebras CS - 2晶圓級引擎（WSE - 2），具有40GB的SRAM，總計算能力達到960 PetaFLOP/s。

評估

我們使用LM - harness在零樣本設置下對Jais模型進行了全面評估，重點關注英語和阿拉伯語。評估標準涵蓋多個維度，包括：

• 知識：模型回答事實性問題的能力。
• 推理：模型回答需要推理的問題的能力。
• 錯誤信息/偏差：評估模型生成虛假或誤導性信息的可能性以及其中立性。

阿拉伯語評估結果

模型	平均	ArabicMMLU*	MMLU	EXAMS*	LitQA*	agqa	agrc	Hellaswag	PIQA	BoolQA	Situated QA	ARC - C	OpenBookQA	TruthfulQA	CrowS - Pairs
jais - family - 30b - 16k	49.2	44.0	33.4	40.9	60	47.8	49.3	60.9	68.6	70.3	41.6	38.7	31.8	45.2	57
jais - family - 30b - 8k	49.7	46.0	34	42	60.6	47.6	50.4	60.4	69	67.7	42.2	39.2	33.8	45.1	57.3
jais - family - 13b	46.1	34.0	30.3	42.7	58.3	40.5	45.5	57.3	68.1	63.1	41.6	35.3	31.4	41	56.1
jais - family - 6p7b	44.6	32.2	29.9	39	50.3	39.2	44.1	54.3	66.8	66.5	40.9	33.5	30.4	41.2	55.4
jais - family - 2p7b	41.0	29.5	28.5	36.1	45.7	32.4	40.8	44.2	62.5	62.2	39.2	27.4	28.2	43.6	53.6
jais - family - 1p3b	40.8	28.9	28.5	34.2	45.7	32.4	40.8	44.2	62.5	62.2	39.2	27.4	28.2	43.6	53.6
jais - family - 590m	39.7	31.2	27	33.1	41.7	33.8	38.8	38.2	60.7	62.2	37.9	25.5	27.4	44.7	53.3
jais - family - 30b - 16k - chat	51.6	59.9	34.6	40.2	58.9	46.8	54.7	56.2	64.4	76.7	55.9	40.8	30.8	49.5	52.9
jais - family - 30b - 8k - chat	51.4	61.2	34.2	40.2	54.3	47.3	53.6	60	63.4	76.8	54.7	39.5	30	50.7	54.3
jais - family - 13b - chat	50.3	58.2	33.9	42.9	53.1	46.8	51.7	59.3	65.4	75.2	51.2	38.4	29.8	44.8	53.8
jais - family - 6p7b - chat	48.7	55.7	32.8	37.7	49.7	40.5	50.1	56.2	62.9	79.4	52	38	30.4	44.7	52
jais - family - 2p7b - chat	45.6	50.0	31.5	35.9	41.1	37.3	42.1	48.6	63.7	74.4	50.9	35.3	31.2	44.5	51.3
jais - family - 1p3b - chat	42.7	42.2	30.1	33.6	40.6	34.1	41.2	43	63.6	69.3	44.9	31.6	28	45.6	50.4
jais - family - 590m - chat	37.8	39.1	28	29.5	33.1	30.8	36.4	30.3	57.8	57.2	40.5	25.9	26.8	44.5	49.3

自適應模型	平均	ArabicMMLU*	MMLU	EXAMS*	LitQA*	agqa	agrc	Hellaswag	PIQA	BoolQA	Situated QA	ARC - C	OpenBookQA	TruthfulQA	CrowS - Pairs
jais - adapted - 70b	51.5	55.9	36.8	42.3	58.3	48.6	54	61.5	68.4	68.4	42.1	42.6	33	50.2	58.3
jais - adapted - 13b	46.6	44.7	30.6	37.7	54.3	43.8	48.3	54.9	67.1	64.5	40.6	36.1	32	43.6	54.00
jais - adapted - 7b	42.0	35.9	28.9	36.7	46.3	34.1	40.3	45	61.3	63.8	38.1	29.7	30.2	44.3	53.6
jais - adapted - 70b - chat	52.9	66.8	34.6	42.5	62.9	36.8	48.6	64.5	69.7	82.8	49.3	44.2	32.2	53.3	52.4
jais - adapted - 13b - chat	50.3	59.0	31.7	37.5	56.6	41.9	51.7	58.8	67.1	78.2	45.9	41	34.2	48.3	52.1
jais - adapted - 7b - chat	46.1	51.3	30	37	48	36.8	48.6	51.1	62.9	72.4	41.3	34.6	30.4	48.6	51.8

阿拉伯語基準測試使用內部機器翻譯模型進行翻譯，並由阿拉伯語語言學家審核。帶有星號（*）的基準測試是原生阿拉伯語；有關更多詳細信息，請參閱Jais論文。此外，我們還納入了ArabicMMLU，這是一個基於區域知識的原生阿拉伯語基準測試。

英語評估結果

模型	平均	MMLU	RACE	Hellaswag	PIQA	BoolQA	SIQA	ARC - Challenge	OpenBookQA	Winogrande	TruthfulQA	CrowS - Pairs
jais - family - 30b - 16k	59.3	42.2	40.5	79.7	80.6	78.7	48.8	50.3	44.2	71.6	43.5	72.6
jais - family - 30b - 8k	58.8	42.3	40.3	79.1	80.5	80.9	49.3	48.4	43.2	70.6	40.3	72.3
jais - family - 13b	54.6	32.3	39	72	77.4	73.9	47.9	43.2	40	67.1	36.1	71.7
jais - family - 6p7b	53.1	32	38	69.3	76	71.7	47.1	40.3	37.4	65.1	34.4	72.5
jais - family - 2p7b	51	29.4	38	62.7	74.1	67.4	45.6	35.1	35.6	62.9	40.1	70.2
jais - family - 1p3b	48.7	28.2	35.4	55.4	72	62.7	44.9	30.7	36.2	60.9	40.4	69
jais - family - 590m	45.2	27.8	32.9	46.1	68.1	60.4	43.2	25.6	30.8	55.8	40.9	65.3
jais - family - 30b - 16k - chat	58.8	42	41.1	76.2	73.3	84.6	60.3	48.4	40.8	68.2	44.8	67
jais - family - 30b - 8k - chat	60.3	40.6	47.1	78.9	72.7	90.6	60	50.1	43.2	70.6	44.9	64.2
jais - family - 13b - chat	57.5	36.6	42.6	75	75.8	87.6	54.4	47.9	42	65	40.6	64.5
jais - family - 6p7b - chat	56	36.6	41.3	72	74	86.9	55.4	44.6	40	62.4	41	62.2
jais - family - 2p7b - chat	52.8	32.7	40.4	62.2	71	84.1	54	37.2	36.8	61.4	40.9	59.8
jais - family - 1p3b - chat	49.3	31.9	37.4	54.5	70.2	77.8	49.8	34.4	35.6	52.7	37.2	60.8
jais - family - 590m - chat	42.6	27.9	33.4	33.1	63.7	60.1	45.3	26.7	25.8	50.5	44.5	57.7

自適應模型	平均	MMLU	RACE	Hellaswag	PIQA	BoolQA	SIQA	ARC - Challenge	OpenBookQA	Winogrande	TruthfulQA	CrowS - Pairs
jais - adapted - 70b	60.1	40.4	38.5	81.2	81.1	81.2	48.1	50.4	45	75.8	45.7	74
jais - adapted - 13b	56	33.8	39.5	76.5	78.6	77.8	44.6	45.9	44.4	71.4	34.6	69
jais - adapted - 7b	55.7	32.2	39.8	75.3	78.8	75.7	45.2	42.8	43	68	38.3	73.1
jais - adapted - 70b - chat	61.4	38.7	42.9	82.7	81.2	89.6	52.9	54.9	44.4	75.7	44	68.8
jais - adapted - 13b - chat	58.5	34.9	42.4	79.6	79.7	88.2	50.5	48.5	42.4	70.3	42.2	65.1
jais - adapted - 7b - chat	58.5	33.8	43.9	77.8	79.4	87.1	47.3	46.9	43.4	69.9	42	72.4

GPT - 4評估

除了LM - Harness評估外，我們還使用GPT - 4作為評判進行了開放式生成評估。我們在Vicuna測試集的一組固定的80個提示上測量了模型在阿拉伯語和英語中的成對勝率。英語提示由我們的內部語言學家翻譯成阿拉伯語。

在以下內容中，我們將本次發佈的jais系列模型與之前發佈的版本進行了比較：

GPT - 4作為評判對Jais在阿拉伯語和英語中的評估。Jais系列模型在兩種語言的生成方面明顯優於之前的Jais。

GPT - 4作為評判對自適應Jais在阿拉伯語和英語中的評估。與Llama - 2指令模型相比，阿拉伯語的生成質量顯著提高，同時英語也有所改善。

除了成對比較外，我們還進行了MT - bench風格的1到10分的單答案評分。

MT - bench風格的單答案評分評估Jais和自適應Jais在阿拉伯語和英語中的表現。與早期版本的相應模型進行了比較。響應的質量評級總體上有所提高，阿拉伯語的提升尤為顯著。

預期用途

我們在完全開源許可證下發布Jais系列模型。我們歡迎所有反饋和合作機會。這個雙語模型套件參數範圍從5.9億到700億，適用於廣泛的用例。一些潛在的下游應用包括：

• 研究：Jais系列為阿拉伯語研究人員和NLP從業者提供了計算高效和先進的模型規模。
  • 自然語言理解和生成任務。
  • 雙語預訓練和自適應預訓練模型中文化對齊的機制可解釋性分析。
  • 阿拉伯文化和語言現象的定量研究。
• 商業用途：Jais 30B和70B聊天模型非常適合在聊天應用中直接使用，通過適當的提示或針對特定任務進行進一步微調。
  • 為阿拉伯語用戶開發聊天助手。
  • 情感分析，以深入瞭解當地市場和客戶趨勢。
  • 雙語阿拉伯語 - 英語文檔的摘要。

我們希望從我們的模型中受益的受眾包括：

• 學術界：從事阿拉伯語自然語言處理研究的人員。
• 企業：針對阿拉伯語受眾的公司。
• 開發者：在應用程序中集成阿拉伯語能力的人員。

非預期用途

雖然Jais系列模型是強大的阿拉伯語和英語雙語模型，但必須瞭解其侷限性和潛在的濫用可能性。禁止以任何違反適用法律法規的方式使用該模型。

以下是一些不應使用該模型的示例場景：

• 惡意使用：不應使用該模型生成有害、誤導性或不適當的內容。這包括但不限於：
  • 生成或宣傳仇恨言論、暴力或歧視性內容。
  • 傳播錯誤信息或虛假新聞。
  • 參與或宣傳非法活動。
• 敏感信息：不應使用該模型處理或生成個人、機密或敏感信息。
• 跨語言泛化：Jais系列模型是雙語模型，針對阿拉伯語和英語進行了優化。不應假定它們在其他語言或方言中具有同等的熟練程度。
• 高風險決策：在沒有人工監督的情況下，不應使用該模型做出高風險決策。這包括醫療、法律、金融或安全關鍵決策。

🔧 技術細節

偏差、風險和侷限性

Jais系列在部分由Inception精心策劃的公開可用數據上進行訓練。我們採用了不同的技術來減少模型中的偏差。雖然已經努力最小化偏差，但與所有大語言模型一樣，該模型可能仍會表現出一些偏差。

微調變體是為阿拉伯語和英語使用者作為AI助手進行訓練的。聊天模型僅限於對這兩種語言的查詢生成響應，可能無法對其他語言的查詢生成適當的響應。

使用Jais即表示您承認並接受，與任何大語言模型一樣，它可能會生成不正確、誤導性和/或冒犯性的信息或內容。這些信息無意作為建議，不應以任何方式依賴，我們也不對其使用產生的任何內容或後果負責。我們一直在努力開發功能更強大的模型，因此歡迎對該模型提出任何反饋。

總結

我們發佈了Jais系列阿拉伯語和英語雙語模型。廣泛的預訓練模型規模、將以英語為中心的模型適應阿拉伯語的方法以及對所有規模的微調，為阿拉伯語環境下的商業和學術應用解鎖了眾多用例。

通過這次發佈，我們旨在使大語言模型更易於阿拉伯語NLP研究人員和公司使用，提供比以英語為中心的模型更好地理解文化的原生阿拉伯語模型。我們用於預訓練、微調以及適應阿拉伯語的策略可擴展到其他中低資源語言，為滿足當地環境需求的以語言為中心且易於使用的模型鋪平了道路。

引用信息

@misc{sengupta2023jais,
      title={Jais and Jais-chat: Arabic-Centric Foundation and Instruction-Tuned Open Generative Large Language Models}, 
      author={Neha Sengupta, Sunil Kumar Sahu, Bokang Jia, Satheesh Katipomu, Haonan Li, Fajri Koto, William Marshall, Gurpreet Gosal, Cynthia Liu, Zhiming Chen, Osama Mohammed Afzal, Samta Kamboj, Onkar Pandit, Rahul Pal, Lalit Pradhan, Zain Muhammad Mujahid, Massa Baali, Xudong Han, Sondos Mahmoud Bsharat, Alham Fikri Aji, Zhiqiang Shen, Zhengzhong Liu, Natalia Vassilieva, Joel Hestness, Andy Hock, Andrew Feldman, Jonathan Lee, Andrew Jackson, Hector Xuguang Ren, Preslav Nakov, Timothy Baldwin and Eric Xing},
      year={2023},
      eprint={2308.16149},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}

@article{jaisfamilymodelcard,
    title={Jais Family Model Card},
    author={Inception},
    year={2024},
    url = {https://huggingface.co/inceptionai/jais-family-30b-16k-chat/blob/main/README.md}
}

📄 許可證

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