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YAYI2学习资料汇总-新一代多语言开源大语言模型

RayRay
YAYI2-30B多语言大语言模型开源中文预训练性能提升Github开源项目

YAYI2简介

YAYI2是由中科闻歌研发的新一代开源大语言模型,包括Base和Chat两个版本,参数规模为30B。该模型基于Transformer架构,采用了超过2万亿Tokens的高质量多语言语料进行预训练,并通过百万级指令微调和人类反馈强化学习,实现了与人类价值观的对齐。

YAYI2在多个基准测试中展现出了优异的性能,特别是在中文任务上表现突出。目前开源的是YAYI2-30B Base模型,Chat版本即将发布。

YAYI2 评测结果

学习资源

  1. 官方资源
  1. 模型下载
  1. 数据集
  1. 使用教程
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("wenge-research/yayi2-30b", trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("wenge-research/yayi2-30b", device_map="auto", trust_remote_code=True)

inputs = tokenizer('The winter in Beijing is', return_tensors='pt')
inputs = inputs.to('cuda')
pred = model.generate(**inputs, max_new_tokens=256)
print(tokenizer.decode(pred.cpu()[0], skip_special_tokens=True))
  1. 微调指南

YAYI2提供了全参数微调和LoRA微调两种方式,详细教程可参考GitHub仓库。

  1. 评测结果

YAYI2在多个权威基准测试中展现出优异性能,详细结果可查看评测章节。

YAYI2 Loss曲线

总结

YAYI2作为一个强大的多语言开源大模型,为研究者和开发者提供了宝贵的资源。通过本文汇总的学习资料,相信读者可以快速上手并充分利用YAYI2的潜力,在各类NLP任务中取得优异成果。

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