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bloom-1b7

bloom-1b7

开源多语言自然语言处理模型

BLOOM-1B7是BigScience项目开发的开源多语言预训练语言模型,支持45种自然语言和12种编程语言。该模型采用改进的Transformer架构,包含17亿参数,在1.5TB多语言语料上训练而成。BLOOM-1B7可用于文本生成、信息提取、问答等多种自然语言处理任务,为研究人员和开发者提供了探索大型语言模型特性的平台。模型遵循RAIL许可证,限制了在高风险场景中的使用,旨在推动语言模型的公共研究。

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以下是根据提供的SOURCE_TEXT内容,对bloom-1b7项目做的详细介绍文章:

bloom-1b7项目介绍

项目概述

bloom-1b7是由BigScience团队开发的大型开源多语言语言模型。该项目旨在为公众研究大型语言模型(LLMs)提供可能。bloom-1b7是一个基于Transformer的语言模型,包含17亿参数,支持45种自然语言和12种编程语言。

模型特点

bloom-1b7具有以下主要特点:

  • 采用修改版的Megatron-LM GPT2架构
  • 使用仅解码器架构
  • 应用层归一化到词嵌入层
  • 使用ALiBI位置编码
  • 包含24层、16个注意力头
  • 隐藏层维度为2048
  • 序列长度为2048个token
  • 使用交叉熵损失函数

训练数据

bloom-1b7的训练数据包括:

  • 45种自然语言
  • 12种编程语言
  • 1.5TB预处理文本,转换为3500亿个独特token

训练数据涵盖了多种语言,包括英语、中文、法语、阿拉伯语等主流语言,以及一些低资源语言如约鲁巴语、斯瓦希里语等。

用途与限制

bloom-1b7的预期用途包括:

  • 直接用于文本生成
  • 探索语言模型生成文本的特征
  • 用作下游任务的预训练模型,如信息抽取、问答、摘要等

但该模型不应用于高风险场景,如生物医学、政治法律、金融等领域的关键决策。同时也不应将其用于生成事实性内容或可靠摘要。

评估结果

在训练过程中,bloom-1b7的一些初步评估指标如下:

  • 训练损失:2.0
  • 验证损失:2.2
  • 困惑度:8.9

更多详细的评估结果将在模型训练完成后公布。

环境影响

bloom-1b7在法国的Jean Zay超级计算机上训练,主要使用核能。具体的碳排放和电力使用估算将在训练完成后提供。

开源许可

bloom-1b7采用RAIL License v1.0开源许可证。该许可对模型的使用有一些限制,如禁止用于有害、违反人权或其他恶意活动等。

总的来说,bloom-1b7是一个强大的多语言语言模型,为自然语言处理研究和应用提供了宝贵的开源资源。但在使用时也需注意其局限性,并遵守相关的伦理和法律规范。

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