Cohere继Command-R+之后发布大模型Aya-23，性能超越 Gemma、Mistral 等，支持中文

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。

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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。