mGPT
基于GPT架构的大规模多语种自然语言处理模型
作为一个基于GPT-3架构的多语言处理模型，mGPT具备13亿参数量，覆盖25个语系的61种语言。模型采用Wikipedia和Colossal Clean Crawled Corpus作为训练数据，结合Deepspeed与Megatron框架实现并行计算，在低资源语言处理领域达到与XGLM相当的性能水平。模型训练过程中处理了488亿UTF字符，借助256个NVIDIA V100 GPU完成了为期14天的训练。
mGPT项目介绍
mGPT是一个多语言GPT模型项目,由SberDevices团队开发。这个项目的目标是创建一个强大的多语言自然语言处理模型,可以处理多达61种不同语言。
模型概况
mGPT是一个自回归GPT类型的模型,拥有13亿参数。它使用了GPT-3的架构,并结合了GPT-2的源代码和稀疏注意力机制。模型的训练和推理过程中利用了Deepspeed和Megatron框架来实现高效的并行化。
支持语言
mGPT支持61种语言,涵盖了25个语系。这些语言包括阿拉伯语、希伯来语、越南语、印度尼西亚语等多种亚洲语言,以及英语、德语、法语等欧洲语言,还有俄语、乌克兰语等斯拉夫语系语言。这使得mGPT成为一个真正的多语言模型,能够处理世界上大多数主要语言。
训练数据
模型的训练数据来自维基百科和Colossal Clean Crawled Corpus(C4)数据集。总共使用了4880亿UTF字符的文本数据进行训练。训练过程中,模型共处理了4400亿个BPE(字节对编码)标记。
训练过程
mGPT的训练持续了约14天,使用了256个Nvidia V100 GPU。模型采用512的序列长度进行训练,充分利用了Megatron和Deepspeed库的并行计算能力。
模型性能
根据项目介绍,mGPT的性能与最近发布的XGLM模型相当,但覆盖了更多的语言。特别是对于低资源语言,mGPT提供了更多的自然语言处理可能性。
开源贡献
mGPT项目采用Apache-2.0许可证,其源代码已在GitHub上公开。这为研究人员和开发者提供了一个强大的多语言NLP工具,可以用于各种语言处理任务。
应用前景
作为一个支持61种语言的大规模语言模型,mGPT在跨语言自然语言处理、机器翻译、多语言文本生成等领域都有广阔的应用前景。它可能为低资源语言的NLP研究和应用带来突破性进展。
总的来说,mGPT项目为多语言自然语言处理领域提供了一个强大而灵活的工具,有望推动全球范围内的语言技术发展。
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