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MaLA-500 是一个基于 LLaMA 2 模型训练的新模型，旨在涵盖 534 种广泛的语言。该模型基于 LLaMA 2 7B 并集成了继续预训练与词汇扩展，拥有扩展后的词汇量 260,164，并采用了 LoRA 低秩适应。该模型使用了 Glot500- c 语料库，这是一个包含 534 种语言的大规模多语言语料库。MaLA-500 在 SIB-200 数据集上的实验结果显示，它在上下文学习任务中取得了最先进的结果。
特点：
- 多语言覆盖： MaLA-500 能够理解和生成多种语言的文本，这对于多语言自然语言处理（NLP）任务尤为重要。
- 上下文学习能力： 模型在 SIB-200 数据集上的评估表明，它在少样本（few-shot）学习任务中表现出色，这表明模型能够快速适应新的语言和任务。
- 资源效率： 通过继续预训练（continual pretraining）和低秩重参数化（LoRA）技术，MaLA-500 在保持参数效率的同时，提高了模型的适应性和训练效率。
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