Bielik v3：波兰SpeakLeash团队打造的小身材大智慧AI语言模型，1.5B参数媲美数倍大小竞品

这项由波兰SpeakLeash团队联合ACK Cyfronet AGH超算中心、雅盖隆大学等机构共同完成的研究，发表于2025年5月的arXiv预印本平台（论文编号：arXiv:2505.02550v2），感兴趣的读者可以通过该编号在arXiv网站上找到完整论文。研究团队的主要成员包括SpeakLeash公司的Krzysztof Ociepa、Lukasz Flis等多位来自学术界和工业界的专家。

波兰语作为一门拥有3800万使用者的语言，在人工智能领域一直面临着"资源稀缺"的困境。想象一下，如果你想要一个能够流利使用波兰语的AI助手，以往只能依赖那些主要针对英语训练的大型模型，就像让一个只会说英语的人去波兰当导游一样勉强。现在，SpeakLeash团队带来了一个颠覆性的解决方案：他们开发的Bielik v3系列模型虽然"身材小巧"，但在波兰语理解和生成方面的表现却令人刮目相看。

这个研究的核心突破在于，他们证明了一个只有1.5亿或4.5亿参数的模型，经过精心设计和训练后，竟然能够在多项波兰语测试中击败那些参数量是它们2-3倍的"大块头"模型。这就好比一辆精心调校的小型跑车在赛道上超越了那些看起来更强壮的大型轿车。更令人惊喜的是，这种"小而精"的设计使得这些模型可以在普通的计算设备上运行，而不需要昂贵的专业硬件支持。

研究团队并非从零开始构建模型，而是选择了一个聪明的策略：他们以现有的优秀模型Qwen2.5作为基础，就像在一个已经很好的房子基础上进行精装修，而不是重新打地基。但这个"装修"过程充满了创新和技巧。

首先，他们开发了一个专门为波兰语优化的分词器APT4。分词器就像是AI理解语言的"翻译官"，它需要将人类的文字转换成机器能够理解的数字信号。原有的分词器主要是为英语等语言设计的，处理波兰语时就像用中式炒锅去做法式料理，虽然能用但效果不佳。新的APT4分词器专门针对波兰语的语法特点进行了优化，能够更高效地处理波兰语的复杂词汇变化。

研究团队还采用了一种叫做"深度放大"的技术，这就像在原有的建筑上加盖楼层一样，通过增加模型的"深度"来提升其理解能力。他们将Qwen2.5的1.5B模型扩展为32层，将3B模型扩展为60层，每一层都能为模型的理解能力增添新的维度。

在训练数据方面，研究团队展现出了极其严谨的态度。他们从SpeakLeash项目收集的海量波兰语文本中精选了2920亿个词汇单元，涵盖了3.03亿份文档。这个数据集不仅规模庞大，更重要的是质量极高。为了确保数据质量，他们开发了一套复杂的自动评估系统，就像有一支专业的品酒师团队，能够从海量的文本中筛选出最优质的内容。

这套质量评估系统采用了200个不同的衡量指标，从词汇丰富度、语法正确性、内容连贯性等多个维度对文本进行评估。研究团队还特别关注文本的主题分布，确保训练数据涵盖了健康、政治、体育、旅游、金融等120个不同的主题领域，避免模型在某些领域表现突出而在其他领域薄弱的问题。

在训练方法上，研究团队引入了"自适应学习率"技术。传统的模型训练就像用固定档位开车，而自适应学习率则像是智能变速箱，能够根据路况自动调整档位。当模型处理较长的文本时，学习率会自动调整，确保训练效果的稳定性和高效性。

模型训练完成后，研究团队并没有止步于此。他们采用了多层次的后处理训练策略，包括监督微调、偏好学习和强化学习等步骤。监督微调阶段就像给学生提供标准答案进行练习，使用了超过1900万条指令-回应对进行训练。偏好学习阶段则更像是让模型学会区分"好答案"和"坏答案"，通过对比12.6万条包含偏好标注的数据，让模型学会生成更符合人类期望的回应。

在强化学习阶段，研究团队使用了一种称为GRPO（群体相对策略优化）的先进算法，专门用于提升模型的数学推理能力。这个阶段就像是让模型在数学竞赛中不断练习，通过解决1.2万道波兰语数学题来提升其逻辑推理能力。

为了验证模型的真实性能，研究团队在多个权威基准测试中对Bielik v3进行了全面评估。在Open PL LLM排行榜上，4.5B参数的Bielik v3模型获得了56.13分的优异成绩，超越了许多参数量更大的模型，如Qwen2.5-7B-Instruct（54.93分）和Mistral-Nemo-Instruct-2407（55.27分）。更令人印象深刻的是，1.5B参数的小模型也达到了41.36分，超越了参数量是其两倍的Phi-4-mini-instruct模型（43.30分）。

在波兰语情商测试（Polish EQ-Bench）中，Bielik-4.5B-v3表现同样出色，获得了53.58分，这个成绩与许多大型模型相当，显示出模型在理解情感和社交情境方面的强大能力。在复杂波兰语文本理解基准（CPTUB）测试中，该模型在处理讽刺、习语表达和固定搭配等复杂语言现象方面表现优异，证明了其对波兰语细节特征的深度理解。

在波兰医学领域的专业测试中，Bielik-4.5B-v3在波兰医师资格考试题目上获得了43.55%的正确率，几乎接近参数量是其2.5倍的Bielik-11B-v2.5-Instruct模型（44.85%）的表现。这表明即使在专业领域，小参数模型通过精心优化也能达到令人满意的效果。

研究团队还在波兰语言文化能力基准（PLCC）上测试了模型对波兰文化、历史、地理等方面知识的掌握程度。这项测试包含600个精心设计的问题，涵盖历史、地理、文化传统、艺术娱乐、语法和词汇等六个主要领域。Bielik-4.5B-v3获得了42.33%的成绩，在同等参数规模的模型中表现突出。

为了验证模型的国际竞争力，研究团队还在英语基准测试中对模型进行了评估。在Open LLM排行榜上，Bielik-4.5B-v3获得了64.89分，显示出良好的跨语言泛化能力。在MixEval基准测试中，该模型获得了55.3分，证明了其在多样化任务中的稳定表现。

在函数调用能力测试（Berkeley Function-Calling Leaderboard）中，Bielik v3模型也展现出了不俗的表现。函数调用是现代AI系统与外部工具交互的重要能力，就像人类使用各种工具来完成复杂任务一样。Bielik-4.5B-v3在多个子任务中都取得了优异成绩，特别是在Python简单抽象语法树和多重抽象语法树类别中表现突出。

研究团队特别强调了他们在训练过程中对数据质量控制的创新方法。他们开发的质量分类器达到了95%的准确率，能够自动识别和过滤低质量的训练文本。这个分类器不仅能够检测明显的错误，还能识别一些微妙的质量问题，如机器翻译的痕迹、内容重复、格式不一致等。

为了最大化数据利用效率，研究团队还实施了一套"数据回收"策略。对于那些质量处于中等水平的文本，他们使用Bielik v2.3模型进行自动修正，纠正拼写错误、格式问题和其他表面缺陷，然后重新评估这些文本的质量。只有经过修正后仍能达到质量标准的文本才会被纳入最终的训练数据集。

在模型架构方面，Bielik v3采用了多项先进技术。分组查询注意力（GQA）技术减少了计算复杂度和内存使用，同时保持了模型质量。SwiGLU激活函数提供了更好的性能和训练稳定性。旋转位置编码（RoPE）增强了模型对序列中token相对位置的理解能力。RMSNorm层归一化技术提供了更好的训练稳定性和计算效率。

研究团队在tokenizer更换过程中面临了一个重要挑战：如何在保持模型原有能力的同时适应新的vocabulary。他们尝试了多种embedding初始化方法，包括随机初始化、频率基础词汇转移、线性插值等，最终选择了FOCUS方法，该方法能够通过稀疏组合语义相似的重叠token来构建新token的embedding。

在后训练阶段，研究团队探索了多种偏好优化技术，包括直接偏好优化（DPO）、带惩罚的DPO（DPO-P）、赔率偏好优化（ORPO）和简单偏好优化（SimPO）。经过广泛的评估，他们发现DPO-P在波兰语基准测试中表现最佳，尽管SimPO在计算效率方面有优势。

模型合并也是提升最终性能的重要步骤。研究团队采用线性合并方法，在监督微调和强化学习阶段后都进行了模型合并，这种方法在整个Bielik v3开发过程中都是提升模型质量的主要技术。

从技术创新角度来看，Bielik v3的最大贡献在于证明了通过精心的数据选择、架构优化和训练策略，小参数模型完全可以在特定语言上达到甚至超越大模型的性能。这种参数效率的提升对于资源有限的应用场景具有重要意义，特别是对于那些需要在边缘设备或本地环境中部署AI模型的应用。

研究团队坦诚地指出了模型的局限性。和所有大语言模型一样，Bielik v3也可能产生事实错误的内容，不应该被依赖来提供绝对准确的信息。模型的训练数据来源于各种公开数据集，虽然团队已经尽力清理，但仍然可能包含偏见或不当内容，这可能会影响模型的输出。

此外，虽然Bielik v3在波兰语任务上表现优异，但在处理一些需要复杂推理的"陷阱问题"时仍有改进空间。这类问题通常具有逻辑谜题、语义歧义、逻辑不一致、荒谬性和幽默等特征，需要模型具备更强的推理能力和对语境的深度理解。

说到底，Bielik v3系列模型的成功证明了一个重要观点：在AI领域，"大"并不总是意味着"更好"。通过精心的设计和优化，小参数模型完全可以在特定领域达到卓越的性能。这就像一位经验丰富的木匠用简单的工具制作出精美的家具，关键不在于工具的复杂程度，而在于使用者的技巧和经验。

对于波兰语使用者来说，Bielik v3提供了一个真正理解他们语言文化的AI助手选择。对于AI研究者来说，这项工作展示了如何为资源相对稀缺的语言构建高质量的语言模型。对于普通用户来说，这意味着他们可以在不需要昂贵硬件的情况下享受到高质量的AI语言服务。

研究团队表示，未来的工作将重点关注进一步提升复杂推理能力、探索额外的效率改进方法，以及扩展领域特定知识。他们相信Bielik v3模型为资源相对稀缺的语言建立了高效、高质量语言模型的新标杆。

这项研究的成功离不开整个团队的努力，特别是要感谢波兰高性能计算基础设施PLGrid（HPC中心：ACK Cyfronet AGH）在计算资源方面的支持。研究团队还特别提到了SpeakLeash开源项目的众多贡献者，正是他们的辛勤工作才使得如此大规模的波兰语数据收集成为可能。

有兴趣深入了解技术细节的读者可以通过arXiv:2505.02550v2访问完整的研究论文，其中包含了详细的实验设置、完整的基准测试结果和技术实现细节。这项研究不仅推动了波兰语AI技术的发展，也为其他资源相对稀缺语言的AI研究提供了宝贵的经验和方法论参考。

**Q&A**

**Q1：Bielik v3是什么？它与其他AI模型有什么不同？** A：Bielik v3是专门为波兰语优化的AI语言模型系列，包含1.5B和4.5B两个版本。它的特别之处在于"小身材大智慧"——参数量相对较小，但在波兰语理解方面的表现却能媲美甚至超越参数量更大的模型。这就像一台精心调校的小跑车在专门赛道上跑赢了大型轿车。

**Q2：Bielik v3会不会取代其他大型AI模型？** A：不会完全取代，但它展示了一种新的发展方向。Bielik v3主要优势在于波兰语处理和资源效率，适合需要在普通设备上运行或专门处理波兰语的场景。它更像是为特定需求提供了一个高效的专业化选择，而不是要与通用大模型正面竞争。

**Q3：普通人如何使用Bielik v3？有什么特殊要求？** A：由于Bielik v3的小参数设计，它可以在普通的计算设备上运行，不需要昂贵的专业硬件。具体的使用方式需要关注SpeakLeash团队的后续发布，目前研究论文可以通过arXiv:2505.02550v2获取。这种设计使得更多人能够在自己的设备上享受高质量的波兰语AI服务。