
BigScience开发的开源多语言预训练模型
BLOOM是BigScience开发的开源多语言预训练模型,支持45种自然语言和12种编程语言。模型基于Transformer架构,拥有1760亿参数,在3500亿词元上训练。主要用于文本生成和自然语言处理研究,具备多语言理解与生成能力。项目提供完整模型卡,详述技术规格、应用场景及使用限制。
以下是根据提供的SOURCE_TEXT内容,对bloom-1b1项目做的详细介绍:
bloom-1b1是由BigScience团队开发的大规模开放科学多语言语言模型。BigScience是一个国际性的志愿者合作项目,旨在推动大型语言模型的公开研究。该项目由法国政府和Hugging Face等机构提供资金支持。
bloom-1b1是一个基于Transformer的语言模型,具有以下特点:
模型在Jean Zay超级计算机上进行训练,使用了384个A100 80GB GPU。训练数据包括45种自然语言和12种编程语言,总计1.5TB经过预处理的文本。
bloom-1b1主要用于以下场景:
该模型不适用于高风险场景,如生物医学、政治法律、金融等领域,也不应用于评估个人或做出重要决策。
模型可能存在以下局限性:
在训练过程中,模型的困惑度(Perplexity)达到21.9,验证损失为3.1。更多详细的评估结果将在训练完成后公布。
bloom-1b1的开发体现了开放科学的理念,为推动大型语言模型的公开研 究做出了重要贡献。未来该模型有望在自然语言处理的多个领域发挥重要作用。


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