BIELIK V3 SMALL: TECHNICAL REPORT

论文结构清晰，从问题陈述、方法、数据、实验到结果和讨论，逻辑流程连贯。各部分内容紧密关联，论证了参数高效模型在波兰语领域的有效性。技术创新和数据处理过程描述详细，支持了模型的性能表现。

强项: 基于成熟的模型架构（Transformer, Qwen2.5）并进行了创新适应（深度上采样，定制分词器）。, 详细描述了训练数据构建和质量控制过程，包括人工标注和分类器开发。, 采用了多种先进的训练技术（加权损失，自适应学习率，DPO-P，GRPO）。, 在多个不同的、针对波兰语和通用能力的基准测试上对模型进行了全面的定量评估，并提供了详细结果。, 对模型的不同尺寸和调优阶段（基础模型、指令微调）都进行了评估。
弱项: 强化学习（GRPO）的具体实现细节和超参数描述不如SFT和DPO-P详尽。, 模型合并策略提及是线性合并为主导方法，但未详述不同合并策略的比较或选择依据。

作者提供了大量的定量证据支持其主要论点。通过在Open PL LLM Leaderboard, CPTUB, Polish EQ-Bench, Polish Medical Leaderboard, Open LLM Leaderboard, MixEval, BFCL等多个基准测试上的详细结果（表格形式），充分展示了Bielik v3模型（特别是4.5B版本）在参数效率和绝对性能方面的优势，并将其与众多现有模型进行了比较。数据构建和质量评估的性能指标也提供了支持。

该研究在波兰语LLM领域具有较高的原创性。主要创新包括为波兰语定制的APT4分词器、加权指令交叉熵损失、自适应学习率、深度上采样在特定基础模型上的应用以及在偏好学习和强化学习方面采用的技术（DPO-P, GRPO）。这些创新共同促成了参数高效模型在代表性不足语言上的高性能实现。

这项工作对于资源受限环境和代表性不足语言的LLM开发具有重要意义。通过证明在波兰语上可以用更少的计算资源实现高性能，为其他类似语言的LLM研究和实际应用提供了有价值的经验和模型，有助于降低高性能AI的门槛，扩大AI的应用范围。

强项: 技术术语使用准确且上下文清晰。, 句子结构和段落组织有助于理解复杂的概念和方法。, 使用了正式、客观的学术语言。
改进点: 无