Akai LLM：从零构建土耳其语开源大语言模型的实践探索

Akai项目是一个从零开始构建专注于土耳其语的开源大语言模型项目，旨在解决英语主导下非英语（尤其是低资源）语言在AI模型能力和生态上的滞后问题，为低资源语言的大模型开发提供宝贵实践经验，促进语言多样性与技术普惠。

背景与动机

全球LLM发展中英语主导，土耳其语等中等资源语言滞后，造成数字鸿沟。Akai选择从零自主开发而非微调现有多语言模型。

土耳其语的挑战

1. 语言结构复杂：突厥语系黏着性语法，词缀叠加导致词汇爆炸、长距离依赖及形态学复杂；
2. 数据资源稀缺：高质量数字化文本少，标注数据缺乏，领域覆盖不均；
3. 技术生态局限：现有工具对土耳其语适配性差，评估基准缺失，社区支持有限。

分词策略

优化BPE算法以适配土耳其语词缀结构，引入形态学感知预处理注入语言学先验。

模型架构

选择适中规模Transformer，改进注意力机制（滑动窗口/稀疏注意力），采用预训练→领域适应→指令微调的多阶段训练。

数据工程

多样化语料收集（网页、公开数据集等），严格清洗（去重、毒性检测等），策略性使用合成数据扩充指令微调数据。

开源内容

公开训练代码（PyTorch分布式训练）、预训练模型checkpoint、数据处理工具及土耳其语评估基准。

社区参与

通过GitHub等渠道互动，获得错误报告、应用场景探索及知识共享，推动项目迭代。

1. 低资源语言贡献：证明有限资源下可构建实用模型，为泰语、越南语等中等资源语言提供参考路径；
2. 语言多样性：维护文化传承与身份认同，推动AI技术普惠；
3. 开源生态：丰富非英语模型选择，提供低资源语言模型研究平台。

当前局限

规模受限、数据覆盖不足、评估基准不成熟。

未来方向

扩展模型规模、探索多模态能力、增强工具使用与Agent能力、完善社区贡献机制。