一、文章主要内容总结
本文介绍了双语（爱尔兰语-英语）大语言模型Qomhrá的开发过程、核心实验及成果，聚焦低资源语言（爱尔兰语）的LLM构建难题，提出了涵盖双语持续预训练（CPT）、指令微调、人类偏好对齐的完整流程：
- 背景与动机：爱尔兰语作为官方语言，在语言技术领域滞后于其他欧洲语言，缺乏高质量标注数据和成熟LLM。现有研究（如gaBERT、UCCIX）未覆盖指令微调与偏好对齐环节，无法直接用于聊天机器人开发。
- 核心方法：
- 预训练：基于Qwen-3-8B模型，混合爱尔兰语（含UCCIX开源数据、国家语料库等）和英语（维基百科数据）语料进行双语CPT，避免灾难性遗忘；
- 指令微调：通过评估6个闭源LLM的爱尔兰语生成能力，选定Gemini-2.5-Pro翻译Dolly V2数据集，构建3万条双语平行指令数据集，采用LoRA进行微调；
- 人类偏好对齐：利用Gemini-2.5-Pro翻译LIMA数据集，生成1千条含"可接受/不可接受"响应的偏好数据集，验证其与爱尔兰语母语者判断的一致性。
- 实验结果：
- 预训练后，Qomhrá在爱尔兰语任务上较基线提升最高29%，英语任务提升44%，未出现显著灾难性遗忘；
- 指令微调后，模型在翻译、世界知识等开放式任务上性能显著改善，响应长度更合理；
- Gemini-2.5-Pro生成的偏好数据与母语者判断一致性达98.9%（Cohen’s κ=0.
