Cohere继Command-R+之后发布大模型Aya-23，性能超越 Gemma、Mistral 等，支持中文_aya23 gemma mistral mixtral phi3 哪个强

前言

近年来，多语言大模型（MLLM）发展迅速，但大多数模型的性能依然存在显著差距，尤其是在非英语语言方面表现不佳。为了推动多语言自然语言处理技术的发展，Cohere团队发布了新的多语言指令微调模型家族——Aya 23，其性能超越了 Gemma、Mistral 等同类模型，并首次支持了中文。

• Huggingface模型下载：https://huggingface.co/CohereForAI/aya-23-8B

• AI快站模型免费加速下载：https://aifasthub.com/models/CohereForAI

技术特点

Aya-23 基于 Cohere 自研的 Command 模型系列，并结合了 Aya 多语言指令风格数据集，旨在为 23 种语言提供强大的多语言理解和生成能力。

基于 Command 模型，拥有强大的性能基础

Aya 23 模型家族基于 Cohere Command 系列模型，该系列模型使用包含 23 种语言的混合数据进行预训练，并采用了一系列先进的技术，例如：

• 并行注意力和 FFN 层： 类似于 PALM-2 模型，Aya 23 采用了并行块架构，在保持模型质量的同时，显著提高了训练效率，尤其是在张量并行设置下。

• SwiGLU 激活函数： 与其他激活函数相比，SwiGLU 能够在保证参数量级基本一致的情况下，提升模型的下游任务性能。

• 无偏置： 类似于 PALM2 模型，Aya 23 模型的密集层中去除了所有偏置项，提升了训练的稳定性。

• 旋转位置编码： 使用旋转位置编码 (RoPE) 技术，能够更好地进行长文本外推，同时在短文本长度的情况下，也比其他相对位置编码方法，例如 ALiBi，取得更好的下游任务性能。

• 分组查询注意力 (GQA): Aya-23-8B 模型使用了分组查询注意力，每个 KV 头共享多个 Q 头，从而降低了推理时间的内存占用。

多语言指令风格数据集，提升模型的指令理解能力

为了提升模型对指令的理解能力，Aya 23 使用了多语言指令风格数据集，该数据集包含了来自 xP3x、Aya 和 Data Provenance 等多个数据集的样本，涵盖 23 种语言和 161 个不同的数据集。该数据集还包含了由母语使用者撰写的 204K 人工标注的提示词-响应对，以及通过机器翻译获得的多种语言指令数据集的翻译版本。

支持 23 种语言，涵盖更广泛的应用场景

Aya-23 模型家族支持 23 种语言，包括阿拉伯语、简体中文、繁体中文、捷克语、荷兰语、英语、法语、德语、希腊语、希伯来语、印地语、印度尼西亚语、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，覆盖了全球约一半的人口。

性能表现

Aya-23 模型家族在各种语言、推理、编码和数学基准测试中均取得了优异的成绩，超越了同等大小甚至更大的模型，展现出了强大的多语言能力。

多语言任务评估

研究团队采用了 Üstün 等人提出的多语言评估框架，对 Aya 23 模型进行了全面评估，涵盖了 23 种语言，包括：

• 未见过的识别任务： 在 XWinograd、XCOPA 和 XStoryCloze 等完全未见过的任务中，Aya-23-35B 模型取得了最佳表现，其平均准确率为 70.8%，超越了其他模型。

• 通用语言理解： 在多语言 MMLU 测试中，Aya-23-8B 模型在 14 种语言中取得了最佳表现，其平均准确率为 48.2%，在大部分语言上超过了其他模型。

• 多语言数学推理： 在 MGSM 测试中，Aya-23-8B 模型也取得了领先优势，其平均准确率为 36.6%，是同类模型中表现最优秀的，并且比 Aya-101-13B 提升了 4.5 倍。

• 生成任务： 在机器翻译和多语言摘要任务中，Aya 23 模型也取得了显著的性能提升。

  

人类偏好评估

为了评估模型的开放式生成能力，研究团队进行了人类偏好评估，结果显示：

• LLM 评估： 使用 GPT-4 作为评价模型，Aya 23 模型在 10 种语言中，针对不同规模的模型均表现出色，其平均获胜率均高于同类模型。

• 人类评估： 人类评估人员在 5 种语言中，对 Aya 23 模型的生成结果给予了更高的评价，其平均获胜率高于 Aya-101-13B 模型。

开源发布

为了促进多语言模型技术的发展，Cohere 团队公开发布了 Aya-23 的 8B 和 35B 模型，为研究人员和开发者提供了更多选择，加速多语言模型技术的发展和应用。

应用场景

Aya-23 模型家族拥有广泛的应用场景，例如：

• 机器翻译: 可以用于将一种语言的文本翻译成其他语言。

• 文本摘要: 可以用于将长篇文本压缩成简短的摘要。

• 问答系统: 可以用于回答用户的各种问题。

• 内容创作: 可以用于生成各种类型的文本内容，例如新闻报道、故事、诗歌等。

总结

Aya-23 的发布，标志着多语言模型技术取得了新的突破，其卓越的性能和广泛的语言支持能力，为多语言模型的发展开辟了新的方向。随着技术的不断进步，相信 Aya-23 模型家族将会在更多领域发挥重要作用，为人们的生活带来更多的便利和乐趣。

模型下载

Huggingface模型下载

https://huggingface.co/CohereForAI/aya-23-8B

AI快站模型免费加速下载

https://aifasthub.com/models/CohereForAI