Stability AI Japan最近發布了兩款令人矚目的日語語言模型，分別命名為“Japanese Stable LM3B-4E1T”和“Japanese Stable LM Gamma7B”。

　　前者具有大約30億參數，而后者則擁有高達70億參數的龐大規模。這兩款模型以Apache2.0許可證發布，允許商業使用，為日本的自然語言處理領域帶來了一次革命性的突破。

　　這兩個模型的背景可追溯到之前發布的英語語言模型，具體為“Stable LM3B-4E1T”和“Mistral-7B-v0.1”。最初，它們在主要使用英語數據進行訓練，因此在英語處理方面表現出色，但在日語處理能力上受限，這是因為日語數據相對較少。

　　為了提高其日語語言能力，這兩個模型經歷了持續的預訓練，利用了來自維基百科、mC4、CC-100、OSCAR和SlimPajama(不包括Books3)等數據源的大約1000億token。

　　這兩款模型的性能評估采用了與之前發布的“Japanese Stable LM Alpha”相同的方法。評估包括了日本語言理解基準(JGLUE)任務，涵蓋了句子分類、句子對分類、問題回答和文本摘要等八項任務。結果顯示，盡管只有30億參數，但“Japanese Stable LM3B-4E1T”在多項任務上表現出色，而“Japanese Stable LM Gamma7B”甚至獲得更高的分數，展示了這些模型在日語自然語言處理方面的卓越進展。