IndicLLMSuite: A Blueprint for Indian Language Datasets

Core Concepts

Bridging the gap in language model development by providing resources and tools for Indic languages.

Abstract

IndicLLMSuite introduces a suite of resources for developing Indic LLMs, covering 22 languages with 251B tokens and 74.8M instruction-response pairs. The approach combines curated data, unverified data, and synthetic data. A pipeline is built for curating pre-training data from various sources like websites, PDFs, and videos. For fine-tuning, existing datasets are amalgamated, English datasets are translated into Indian languages, and toxicity alignment is addressed. The released datasets aim to propel research in Indic LLMs and serve as a blueprint for other languages.

Stats

Our work aims to bridge the divide by introducing an expansive suite of resources specifically designed for the development of Indic LLMs, covering 22 languages with a total of 251B tokens and 74.8M instruction-response pairs.
We build a clean, open-source pipeline for curating pre-training data from diverse sources including websites, PDFs, and videos.
Toxic prompts are generated for multiple scenarios to address toxicity alignment in Indic LLMs.
The datasets released aim to propel research and development of Indic LLMs while establishing an open-source blueprint for extending such efforts to other languages.

Quotes

"We hope that the datasets, tools, and resources released as a part of this work will not only propel the research and development of Indic LLMs but also establish an open-source blueprint for extending such efforts to other languages." - Content
"Our work aims to bridge this divide by introducing an expansive suite of resources specifically designed for the development of Indic LLMs." - Content
"Additionally, we address toxicity alignment by generating toxic prompts for multiple scenarios." - Content
"The data and other artifacts created as part of this work are released with permissive licenses at https://github.com/AI4Bharat/IndicLLMSuite" - Content

Key Insights Distilled From

IndicLLMSuite

by Mohammed Saf... at arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.06350.pdf

Deeper Inquiries

How can the approach taken in creating datasets for Indic languages be applied to other low-resource languages

作成されたインド諸言語向けのデータセットに取り組むアプローチは、他の資源が限られている言語にも適用することができます。まず、ウェブからのデータ収集を重点的に行い、品質管理を徹底します。次に、既存の多言語コーパスからデータを集約し、独自のクリーニングおよびフィルタリング手法を適用してノイズを排除します。さらに、合成データや機械翻訳なども活用して量と品質のバランスを取ります。これらの手法は他の低リソース言語でも同様に適用可能であり、多様性と代表性を持った高品質なデータセット作成に役立ちます。

What challenges might arise when translating English datasets into Indian languages

英語からインド諸言語へのデータセット翻訳時にはさまざまな挑戦が生じる可能性があります。例えば、文化的背景やニュアンスの違いが正確な翻訳を難しくすることが考えられます。また、特定領域専門用語や地域固有表現なども正確かつ適切に翻訳する必要があります。さらに、異なる言語間で意味や文脈が変わってしまう場合もあるため、注意深く対応する必要があります。

How important is it to address toxicity alignment in language models developed for different cultural contexts

異なる文化的コンテキスト向けに開発された言語モデルで毒性配列（toxic prompts）への対処は非常に重要です。特定文化圏内では一般的であっても他文化圏では不適切とされる内容や表現形式も存在します。そのため、「毒性」配列生成方法やトレーニング中・ファインチューニング中等々でこの問題へ十分対処することは欠かせません。「毒性」配列生成後、「非毒性」回答生成段階でもこの視点からトレーニングすればより良いパフォーマンス向上効果期待できるでしょう。