支持的语言

涵盖23种语言：阿拉伯语、中文（简体和繁体）、捷克语、荷兰语、英语、法语、德语、希腊语、希伯来语、印地语、印尼语、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。

模型版本

模型有两个版本，分别是8b和35b。

HuggingFace地址：CohereForAI/aya-23-8B · HF Mirror (hf-mirror.com)

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论文地址

论文链接（国内无法打开）：https://cohere.com/research/papers/aya-command-23-8b-and-35b-technical-report-2024-05-23

模型介绍

作为Aya计划的一部分，Cohere最初与来自 119 个国家的 3,000 多名独立研究人员一起创建了一个庞大的多语言指令数据集Aya Collection，包含5.13 亿个提示和补全样本，并用该数据训练了一个覆盖101种语言的语言模型Aya 101，并于2024年2月开源。

但Aya 101模型的基础是mT5，在知识和性能方面都已经过时了，并且Aya 101主要侧重于覆盖度，在某些特定语言的性能表现上不佳。

此次开源的Aya-23模型，其设计目标是在语言广度和深度上实现平衡，从本质上来讲，所有Aya系列的模型都基于 Cohere 的 Command 系列模型和 Aya Collection，但本次的重点是将更多容量分配给主要的23种语言，以改善目标语言的生成效果。

多语言模型Aya 23

预训练模型架构

Aya 23模型家族是一系列基于Cohere Command系列的预训练模型，模型在训练时使用了23种不同语言的文本数据；Aya-23-35B是Cohere Command R模型的一个改进版本，经过了进一步的微调以提高性能。

模型采用了标准的decoder-only Transformer架构：

1. 并行注意力和前馈网络（FFN）层：类似于PALM-2，使用并行块架构，在不损害模型质量的情况下，显著提高了训练效率，特别是在张量并行（TP）设置中，即在多个处理器或设备上同时训练模型的不同部分。

2. SwiGLU激活函数：SwiGLU比其他激活函数具有更高的下游性能，研究人员调整了前馈网络（FFN）层的维度，以保持与非SwiGLU激活函数相比大致相同数量的可训练参数。

3. 无偏置：从稠密层中移除了所有偏置项（bias），以提高训练稳定性。

4. RoPE（旋转位置嵌入）：可以帮助模型更好地理解和推断长文本中的上下文信息。RoPE在处理短文本时也能提供比ALiBi等其他相对位置编码方法更好的性能。

5. 分词器：模型使用了一个大小为256k的字节对编码（Byte Pair Encoding, BPE）分词器。在分词过程中，执行了NFC（Normalization Form C）规范化，即文本在分词前会被标准化，以确保一致性。数字被拆分成单独的token，以便于模型更好地理解和处理数字信息。分词器是在预训练数据集的一个平衡子集上训练的，以确保不同语言的文本都能得到高效的表征。

6. 分组查询注意力（GQA）：每个键值（KV）头与多个查询（Q）头共享，可以降低模型推理时内存的使用，提高效率。

指令微调

由于多语言指令数据相对稀缺，研究人员采用了多种策略来增强数据的可用性：

1. 多语言模板：利用结构化文本，将特定的自然语言处理（NLP）数据集转换成指令和回复对。用到数据集包括xP3x数据集和Aya数据集的样本，最终形成了一个包含5570万个样本的大型数据集合，覆盖了23种语言和161个不同的数据集。

2. 人工标注：Aya数据集包含了由65种语言的母语者编写的204,000对人工策划的提示-响应对。我们从中筛选出我们训练模型所使用的23种语言的数据，得到了55,000个样本。

3. 翻译数据：使用了从广泛使用的英语指令数据集进行翻译的样本，从不同数据集、不同语言中随机抽取以保持多样性，最终数据包含了110万个样本。

4. 合成数据：使用了ShareGPT5和Dolly-15k的人工标注提示，不同的是，Aya使用了Cohere的Command R+为所有23种语言生成翻译后的ShareGPT和Dolly提示的多语言响应，最终得到了163万个样本。

实验评估

判别式任务

研究人员使用了不同模型在14种语言上的多语言机器学习理解（MMLU）基准上进行测试，选用的语言是Aya 23系列模型所支持的多语言MMLU测试语言的一个子集。

是根据英语MMLU的测试标准，采用了5-shot评估方法，与zero-shot未见任务相似的情况下，Aya-23-8B模型在所有比较的较小模型中表现最佳，在所有测试的语言上平均准确率达到了48.2%，并且在14种语言中的11种语言上取得了其类别中的最高分数。

当对比更大尺寸的模型时，Aya-23-35B模型在平均得分上超过了Mixtral-8x7B-Inst模型（分别为58.2%和57.1%）。

尽管Mixtral在资源丰富的语言上表现略好，但Aya-23-35B在非欧洲语言上的表现尤为突出，例如在阿拉伯语、印地语和越南语上，Aya-23-35B的准确率分别提高了12.1%、10.0%和6.5%。这表明Aya-23-35B在处理资源较少或非欧洲语言时，具有更强的性能。

多语言数学推理

在数学问题解决能力测试（MGSM）中，Aya 23系列的模型在所有同类基线模型中表现最为出色，表明模型具备了在不同语言中进行强大数学推理的能力。

具体来说，Aya-23-8B模型在7种语言上的平均得分高达36.6分，而同类中排名第二的Gemma-1.1-7b模型得分为34.0分。

特别引人注目的是，Aya-23-8B模型的性能是Aya-101-13B模型（得分8.1分）的4.5倍，这再次强调了高质量预训练模型的重要性。

对于规模更大的模型，Aya-23-35B模型以53.7分的成绩超过了Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1模型的50.2分。

在个别语言的得分方面，除了Aya-23-8B模型在法语和俄语上的得分，以及Aya-23-35B模型在日语上的得分之外，Aya 23系列模型在每种语言上都超越了同类中最强的模型，表明Aya 23系列模型在解决数学问题的能力上普遍优于同类模型，尽管在某些特定语言上可能仍需进一步的优化。

生成式任务

研究人员还测试了Aya 23系列模型在23种语言与英语配对的翻译任务（FLORES），以及15种语言的摘要任务（XLSum）。

在评估基准中，Aya 23系列模型的表现明显优于其他相似规模的模型。

具体来说，Aya-23-8B模型在翻译任务中的平均spBleu得分为37.2，比排名第二的Aya-101-13B模型高出4分；在摘要任务中，Aya-23-8B和Aya-101-13B模型的平均RougeL得分为27.5，比下一个最佳模型Gemma-1.1高出14.5分。

在大型模型的对比中，Aya-23-35B在翻译任务中以7.8分（40.4 vs 32.6）的spBleu得分优势超越了Mixtral-8x7B，在摘要任务中则以23.8分（30.9 vs 7.1）的优势超越。

还可以注意到，Mistral-7B和Mixtral-8x7B模型倾向于在提示中生成英语回复，也导致了模型在多语言摘要任务中的性能不佳。