波兰语AI新突破：仅用110亿参数，竟能击败千亿级语言模型！SpeakLeash团队的Bielik 11B v2如何做到的？

这项由SpeakLeash公司联合波兰AGH科技大学网络中心、雅盖隆大学等机构的研究团队完成的突破性研究，于2025年5月发表在arXiv预印本平台（论文编号：arXiv:2505.02410v2）。有兴趣深入了解的读者可以通过该编号在arXiv官网访问完整论文。这项研究的核心成果是开发出了一个专门为波兰语优化的大型语言模型Bielik 11B v2，它仅使用110亿个参数就能在多项任务中击败参数量比它大2-6倍的模型，堪称AI领域的"以小博大"典型案例。

一、为什么要专门为波兰语做AI模型？

如果把世界上的语言比作不同的菜系，那么英语就像是全球连锁快餐——到处都有，资料丰富，AI模型学起来轻而易举。但波兰语就像是地道的波兰传统菜——独特、复杂，但相关的"食谱"（训练数据）却相对稀少。

目前市面上的大多数AI语言模型都是"偏食"的——它们主要吃英语这道"主菜"，对波兰语这样的"小众菜系"往往消化不良。这就导致了一个问题：当你用英语问这些AI"今天天气怎么样"时，它们能对答如流；但如果你用波兰语问同样的问题，它们可能就开始磕磕绊绊了。

波兰语属于西斯拉夫语族，具有复杂的语法变化和丰富的词汇系统。这种语言的复杂性就像是一道需要精细调味的传统菜肴，需要专门的"厨师"（AI模型）来掌握其精髓。虽然之前也有一些针对波兰语的AI模型尝试，比如TRURL 2、Qra模型和PLLuM等，但它们要么性能有限，要么需要庞大的计算资源，要么在实际应用中受到各种限制。

研究团队发现，现有的波兰语AI模型就像是用大锅炖菜——虽然分量足，但味道往往不够精致。他们想要的是一道精工细作的"米其林级别"波兰菜，既要保持正宗的波兰味道，又要在全球AI竞技场上站得住脚。

二、从7B到11B：给AI"大脑"扩容的巧妙方法

研究团队面临的第一个挑战就像是给一栋7层的建筑物改造成11层，但又不能简单地在顶部加盖4层楼——那样会让整个建筑结构不稳定。他们需要一种更巧妙的方法。

Bielik 11B v2的基础架构来自法国Mistral公司的7B模型，就像是选择了一个经过验证的优秀建筑设计图。然后，研究团队采用了一种名为"深度上扩"的技术，这个过程有点像魔术师的分身术。他们首先将原有的32层神经网络完整复制一份，然后巧妙地移除连接处的前8层和后8层，最终得到一个50层的新网络。这种方法的妙处在于，新增的部分不是凭空创造的，而是基于已经学会的知识进行的"克隆"，就像是让一个经验丰富的厨师同时操作更多的炉灶。

这种扩容方法的优势在于保持了原有模型的稳定性和可靠性，同时显著增强了处理能力。想象一下，如果你有一个会做100道菜的厨师，通过这种"分身术"，你现在有了一个能同时处理更复杂烹饪任务的超级厨师，但他依然保持着原来的技艺精髓。

为了确保这个扩容过程的成功，研究团队保留了原始的词汇表，只是加入了一些特殊的"调味品"（控制符号），将总词汇量从32,000个扩展到32,128个。这就像是在原有的菜谱基础上，只是增加了几种新的香料，而不是彻底改变整个烹饪体系。

三、海量数据的精挑细选：如何为AI"大脑"准备营养餐

给AI模型提供训练数据就像是为运动员配置营养餐——不仅要量大，更要质优。研究团队面临的挑战是如何从互联网的信息海洋中，筛选出最适合波兰语AI学习的"营养食材"。

整个数据准备过程就像是经营一家高端餐厅的食材采购。研究团队首先从SpeakLeash项目中精心挑选了4100万份波兰语文档，这些文档涵盖了各种主题和写作风格。但仅仅收集到食材还不够，关键是要确保食材的新鲜度和质量。

为了实现这个目标，研究团队开发了一套精密的"食材检验系统"。他们训练了一个专门的质量评估模型，就像是聘请了一位经验丰富的采购主管，能够识别出哪些文档是"上等食材"，哪些是"一般食材"，哪些则是"劣质食材"需要丢弃。

这个质量评估系统特别有趣。研究团队手工标注了22,000个样本，将文档分为高、中、低三个质量等级。然后，他们使用了150个不同的特征来描述每个文档，就像是用150个不同的标准来评判食材的好坏。这些特征包括语言的流畅性、语法的正确性、内容的完整性，甚至还包括一些专门针对网页格式的特征，比如链接的数量、表格的结构等。

最终，只有那些被评为"优质"的文档才能进入训练数据集。研究团队设定了一个90%的高质量阈值，就像是说"只有被评为A级的食材才能进入我们的厨房"。经过这样严格筛选，他们最终获得了900亿个波兰语词汇单元的高质量训练数据。

但故事还没结束。为了防止AI模型过度专注于波兰语而忘记了其他语言能力（这在AI领域被称为"灾难性遗忘"，就像是专门学习一种菜系而忘记了其他菜系的做法），研究团队还加入了一部分英语数据作为"营养平衡剂"。最终的训练数据集包含了1980亿个词汇单元，涵盖9600万个文档，就像是为AI准备了一桌既丰富又均衡的营养大餐。

四、两大创新法宝：让AI学习更高效的秘密武器

在传统的AI训练过程中，所有的训练样本都被"一视同仁"，就像是在学校里，不管学生的基础如何，老师都花同样的时间和精力。但Bielik研究团队认为，这种方法并不是最优的。他们开发了两个创新的训练技术，让AI的学习过程变得更加智能和高效。

第一个创新是"加权指令交叉熵损失"技术。听起来很复杂，但其实概念很简单。想象你是一位私人教练，面对不同水平的学员。对于基础较好的学员，你可能只需要稍微指导一下；但对于基础较差的学员，你需要花更多时间和精力。这个技术就是让AI在训练时也能区分"好学生"和"需要更多帮助的学生"。

具体来说，系统会给每个训练样本分配一个0到1之间的权重。质量越高的样本权重越大，意味着AI在学习时会更加重视这些"优等生"样本。而质量较低的样本虽然也参与训练，但影响力会被相应降低。这就像是在考试中，优秀答案的分数占比更大，而有问题的答案虽然也提供学习价值，但不会主导最终的学习结果。

第二个创新是"自适应学习率"技术。传统的AI训练就像是用固定速度播放录音带学习语言——不管内容难易程度如何，播放速度始终保持一致。但研究团队发现，不同长度的文本需要不同的学习强度。短文本可能只需要"快速浏览"，而长文本则需要"细嚼慢咽"。

自适应学习率技术会根据当前处理的文本长度自动调整学习强度。处理短文本时，学习率会相应降低，避免过度学习；处理长文本时，学习率会适当提高，确保充分学习。这种动态调整机制让AI的学习过程更加精细和高效，就像是一位经验丰富的学生，知道什么时候该快速阅读，什么时候该深入思考。

这两个技术的结合使用，让Bielik 11B v2在相同的训练时间内获得了更好的学习效果。就像是给一位本来就聪明的学生配备了最优秀的私人教练和最科学的学习方法，自然能够取得更突出的成绩。

五、严格的后期调教：让AI更懂人类的需求

如果说前面的训练过程是让AI学会了"读书写字"，那么后期调教就是教会它"如何与人对话"。这个过程研究团队称为"监督微调"，就像是给一个博学的书生上一门"人际交往课"。

研究团队面临的挑战是缺乏足够的波兰语对话训练数据。就像是想要培养一位既博学又健谈的波兰语专家，但市面上却找不到足够的"对话教材"。为了解决这个问题，他们决定自己"编写教材"。

整个数据创建过程就像是导演一部大型情景剧。研究团队手工编写了大量的对话样本，涵盖了各种可能的交互场景。同时，他们还使用了先进的AI工具（Mixtral 8x22B）来生成更多的对话样本，就像是请来了经验丰富的编剧助手。最终，他们创建了包含超过2000万条指令的庞大对话数据集，总计超过100亿个词汇单元。

但仅仅有数量还不够，质量控制同样重要。研究团队建立了一套严格的质量保证流程，就像是电影制作中的多重审查机制。首先，他们使用了多种技术手段来去除重复和低质量的对话样本，确保每一条训练数据都是独特且有价值的。然后，他们使用专门的评估模型对所有对话进行质量评分，只有达到标准的对话才能进入最终的训练集。

在这个过程中，研究团队特别注重的不是让AI变得"政治正确"，而是让它学会合适的表达风格。他们的目标是让AI在回答问题时能够使用恰当的格式、数学表达式、叙事技巧和条理化的表达方式。就像是培养一位优秀的电视节目主持人，不仅要知识渊博，还要懂得如何清晰、有条理地向观众传达信息。

为了进一步优化AI的表现，研究团队还引入了一种叫做"DPO-Positive"的强化学习技术。这种技术的工作原理就像是给学生提供"好答案"和"差答案"的对比样本，让学生通过比较学习什么是更好的回答方式。他们创建了72,000个这样的对比样本，每个样本都包含同一个问题的两种不同回答——一种是更好的回答，一种是相对较差的回答。通过这种对比学习，AI逐渐学会了如何给出更高质量的回答。

六、性能测试：小个子也能打败大块头

当Bielik 11B v2完成训练后，研究团队迫不及待地想要验证它的真实实力。他们设计了一场堪称"AI界奥运会"的综合测试，包含了16个不同的测试项目，涵盖了从基础语言理解到复杂推理的各个方面。

在波兰语专项测试中，Bielik 11B v2的表现可谓惊艳。在开放波兰语大语言模型排行榜上，它获得了65.71分的优异成绩，不仅超越了许多参数量更大的通用模型，更是将其他专门的波兰语模型远远甩在身后。这就像是在一场国际美食比赛中，一位专门研究波兰菜的厨师不仅击败了其他波兰菜厨师，甚至还超越了很多做各国菜的国际名厨。

特别值得一提的是，在波兰语MT-Bench测试中，Bielik 11B v2获得了8.56分，这个成绩与一些参数量高达220亿的模型不相上下。这种表现就像是一个11岁的神童在数学竞赛中击败了一群22岁的大学生，让人不得不感叹"英雄出少年"。

在跨语言能力测试中，Bielik 11B v2也展现出了出色的通用性。虽然它是专门为波兰语优化的，但在德语测试中获得了0.62分，在捷克语测试中获得了0.60分，这些成绩都超过了许多专门设计的多语言模型。这说明Bielik学到的不仅仅是波兰语的"表面功夫"，而是掌握了语言的"内在规律"，具备了举一反三的能力。

在英语测试中，Bielik 11B v2同样表现不俗，在开放大语言模型排行榜上获得了65.87分，超过了Meta的Llama-3-8B、Mistral的7B系列等知名模型。这证明了它在保持波兰语专业性的同时，并没有牺牲英语能力，实现了真正的"双语精通"。

最让人印象深刻的是它在数学推理方面的表现。在GSM8K数学测试中，Bielik 11B v2-5版本获得了85.52分，这个成绩甚至超过了一些在综合排名中领先的大型模型。这就像是发现这位波兰语专家不仅精通语言文学，在数学方面也是一把好手，真正称得上是"文理兼修"的全才。

七、量化技术：让强大的AI走进千家万户

拥有强大能力的AI模型就像是一台高性能跑车，虽然性能卓越，但对"停车场"（计算资源）的要求也很高。普通用户往往难以负担运行这样模型所需的昂贵硬件。为了让更多人能够使用Bielik 11B v2，研究团队开发了多种"压缩打包"技术，让这台"跑车"能够在更普通的"车库"中正常运行。

量化技术的原理就像是将高清电影压缩成标清版本——虽然画质略有损失，但文件大小大大减少，更便于存储和传播。研究团队提供了9种不同的量化版本，从轻度压缩的Q8_0版本到极度压缩的IQ1_M版本，就像是提供了从"蓝光原版"到"手机版"的多种选择。

让人惊喜的是，即使经过压缩，Bielik 11B v2依然保持了出色的性能。Q8_0版本（相当于轻度压缩）的测试成绩甚至略微超过了原版，这种现象在AI界被称为"压缩增益"，就像是有些酒在适当醇化后反而口感更好。即使是压缩程度较高的Q4_K_M版本，性能也只下降了不到2%，但文件大小却减少了一半以上。

最极端的IQ1_M版本虽然性能下降较多（约21%），但依然能够超越许多专门的波兰语模型。这就像是一位世界冠军在带着沉重负担的情况下，依然能够击败普通的专业选手。

为了确保量化后的模型质量，研究团队采用了精心设计的校准流程。他们使用了专门构建的波兰语-英语双语校准数据集，确保在压缩过程中最重要的信息得到保留。这个过程就像是在搬家时，优先保护最珍贵的物品，确保即使空间有限，核心价值也不会丢失。

八、实际应用能力：从理论到实践的完美转化

一个AI模型的真正价值不在于它在标准测试中的分数，而在于它能为用户解决什么实际问题。Bielik 11B v2在多个实用领域都展现出了令人印象深刻的能力。

在医学知识测试中，Bielik 11B v2-5版本在波兰医师资格考试中获得了44.85%的正确率。虽然这个成绩还达不到真正医生的水平，但考虑到这是一个通用语言模型，而不是专门的医学AI，这个表现已经相当不错。这就像是让一位文学专家去参加医学考试，虽然不会完全及格，但展现出的知识广度已经让人刮目相看。

在波兰文化和历史知识测试中，Bielik 11B v2表现尤为突出，在波兰语言文化能力基准测试中获得了63%的高分。这个成绩不仅超过了许多大型通用模型，甚至接近一些专门训练的文化知识系统。这证明了Bielik不仅掌握了波兰语的语法和词汇，更深入理解了波兰的文化内涵和历史背景。

在教育应用方面，Bielik 11B v2在模拟波兰国家考试的测试中表现优异，包括8年级考试、中学考试、高中考试和专业考试等各个教育层次。它在专业考试中的表现尤其突出（56.67-56.93分），这表明它在处理需要专业知识和实际应用能力的任务时具有很强的优势。

功能调用能力测试显示，Bielik 11B v2能够理解复杂的指令并调用相应的工具或函数。在伯克利功能调用排行榜的测试中，它在多个子任务中表现优秀，特别是在理解用户意图和选择合适工具方面。这种能力对于构建实用的AI助手系统至关重要，就像是训练了一位既能理解指令又能熟练操作各种工具的多功能助手。

九、技术创新的深层意义

Bielik 11B v2的成功不仅仅是一个技术成就，更代表了AI发展的一个重要趋势。它证明了"小而精"的模型设计理念在特定领域可能比"大而全"的方法更有效。

这项研究最重要的启示之一是，针对特定语言或文化的AI模型不应该被视为通用模型的"简化版"，而应该被看作是在特定领域的"专业版"。就像一位专业的法式料理厨师可能比一位什么都会做的厨师更适合经营法式餐厅一样，专门为某种语言优化的AI模型在该语言的处理上可能会比通用模型表现更好。

研究团队开发的两项核心技术——加权指令交叉熵损失和自适应学习率——也为整个AI领域提供了有价值的方法论贡献。这些技术的核心思想是让AI训练过程更加"智能化"，能够根据不同情况采用不同的学习策略，而不是一刀切地对待所有训练数据。

深度上扩技术的成功应用也证明了一个重要观点：AI模型的改进不一定需要从零开始，而可以在现有优秀模型的基础上进行智能化的扩展和优化。这种方法不仅节省了大量的计算资源，也大大缩短了研发周期。

从更宏观的角度来看，Bielik 11B v2的成功为其他非英语语言的AI发展提供了一个可行的路径。它证明了即使是相对较小的研究团队，只要采用正确的方法和策略，也能够在AI领域取得重要突破。这对于促进AI技术的全球化发展和语言多样性具有重要意义。

十、未来展望与启示

Bielik 11B v2的成功仅仅是一个开始，而不是终点。研究团队已经明确表示，他们将继续在几个关键方向上推进这项技术。

首先是进一步提升模型在专业领域的能力。虽然Bielik 11B v2已经在多个领域表现出色，但在某些高度专业化的领域（如法律、医学、工程等）仍有提升空间。研究团队计划通过引入更多专业领域的训练数据和优化训练方法，让AI在这些领域的表现更加专业和可靠。

其次是扩展到其他斯拉夫语言。波兰语的成功为整个斯拉夫语族的AI发展提供了宝贵经验。研究团队希望将这些技术和方法扩展到捷克语、斯洛伐克语、克罗地亚语等其他斯拉夫语言，为更多语言社区提供高质量的AI服务。

第三是增强功能调用能力。虽然Bielik 11B v2已经具备了基础的功能调用能力，但在处理复杂的多步骤任务和并行任务方面仍有改进空间。研究团队计划在未来版本中重点加强这一能力，让AI能够更好地与各种工具和系统集成。

这项研究的成功也为AI民主化提供了重要启示。它证明了高质量的AI模型不一定需要超大规模的计算资源和数据，通过巧妙的设计和优化，相对较小的团队也能够开发出世界级的AI系统。这为更多研究机构和创业团队参与AI研发降低了门槛，有助于推动整个行业的创新和发展。

从技术发展趋势来看，Bielik 11B v2代表的"专精化"路线可能会成为未来AI发展的重要方向之一。随着通用大模型的能力逐渐接近理论上限，针对特定领域、特定语言或特定任务的专业化模型可能会迎来更大的发展空间。

说到底，Bielik 11B v2的成功故事告诉我们，在AI这个快速发展的领域，创新不仅来自于更大的模型和更多的资源，更来自于巧妙的设计思路和精细的优化工作。它就像是AI界的"小个子大智慧"，用实际行动证明了"以小博大"不仅是可能的，而且可能是更优的选择。

这项研究的意义远远超出了技术本身。它为全球AI发展的多样性和包容性树立了一个重要标杆，证明了每一种语言、每一种文化都值得拥有属于自己的高质量AI服务。在AI技术日益普及的今天，这样的研究成果不仅推动了技术进步，更促进了数字时代的语言平等和文化保护。

对于有兴趣深入了解这项研究的读者，可以通过arXiv:2505.02410v2这个论文编号在arXiv官网查找完整的技术细节和实验数据。这项研究的开源精神和详细文档也为其他研究者提供了宝贵的参考和借鉴机会。

Q&A

Q1：Bielik 11B v2是什么？它能做什么？

A：Bielik 11B v2是专门为波兰语优化的AI语言模型，拥有110亿个参数。它能够进行波兰语对话、翻译、写作、回答问题、数学计算等多种任务，在多项测试中击败了参数量比它大2-6倍的模型，被称为AI界的"小个子大智慧"代表。

Q2：为什么一个只有110亿参数的模型能够击败更大的模型？

A：主要原因有三个：一是专门针对波兰语进行了深度优化，就像专业厨师比万金油厨师做得更好；二是使用了创新的训练技术，包括智能化的数据加权和自适应学习；三是采用了巧妙的"深度上扩"架构设计，在保持稳定性的同时提升了处理能力。

Q3：普通用户能使用Bielik 11B v2吗？有什么要求？

A：可以使用。研究团队提供了9种不同程度的压缩版本，从需要高端显卡的完整版到能在普通电脑上运行的轻量版。即使是最压缩的版本，性能依然超过许多专业波兰语模型。用户可以根据自己的硬件条件选择合适的版本。