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bloom-1b1

bloom-1b1

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。

开源项目模型语言模型多语言BLOOM人工智能Huggingface深度学习Github
GitHubHugging Face

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项目介绍

项目背景

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。

模型细节

bloom-1b1是一个基于Transformer的语言模型,具有以下特点:

  • 采用仅解码器架构
  • 使用ALiBI位置编码和GeLU激活函数
  • 共有10亿参数
  • 包含24个层,16个注意力头
  • 隐藏层维度为1536
  • 最大序列长度为2048个token

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。

模型用途

bloom-1b1主要用于以下场景:

  • 直接使用:文本生成、探索语言模型特性等
  • 下游任务:信息抽取、问答、文本摘要等

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。

潜在风险

模型可能存在以下局限性:

  • 观点代表性不均衡
  • 包含刻板印象
  • 可能生成仇恨、歧视性语言
  • 可能产生不正确信息
  • 输出可能不相关或重复

评估结果

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。

使用建议

  • 间接用户应了解内容由AI生成
  • 使用者应注意潜在风险,设置适当的年龄限制
  • 基于该模型的下游应用应更新模型说明
  • 提供反馈渠道,如电子邮件

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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