

该团队最初的目标是打造一款可以媲美KOALA的人工智能模型,在处理韩语方面能够达到与人类专家相近的水平,并且他们计划使用大约70亿个参数来实现这一目标。最终,KOALA模型的参数量达到了80亿,大大超出了最初的设想,并且它还融合了额外的20亿个韩语相关的token数据。与OpenAI的DALL-E模型类似,KOALA模型也能在一定程度上理解韩语中的指令,并生成相应的图片。为了实现更高的性能,研究人员正在积极探索如何将模型与高质量的韩语数据集相结合,从而进一步提升其在各种实际应用中的表现。
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