bloom-560m

bloom-560m

BigScience推出5.6亿参数多语言语言模型

Bloom-560m是BigScience开发的多语言开源语言模型,支持45种自然语言和12种编程语言。该模型拥有5.6亿参数,采用改进的Megatron-LM GPT2架构,可用于文本生成、信息提取、问答等任务。Bloom-560m使用Jean Zay超级计算机训练,旨在推动语言模型研究。项目遵循RAIL许可证,限制高风险使用,强调负责任AI开发。

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Bloom-560m项目介绍

Bloom-560m是由BigScience团队开发的大规模开源多语言语言模型。这个项目的目标是为公众研究大型语言模型(LLMs)提供一个开放的平台。

模型概述

Bloom-560m是一个基于Transformer架构的语言模型,具有以下特点:

  • 参数规模达到5.59亿
  • 支持45种自然语言和12种编程语言
  • 训练数据包含1.5TB经过预处理的文本,转化为3500亿个唯一token
  • 采用解码器架构,24层,16个注意力头
  • 隐藏层维度为1024,序列长度为2048 tokens
  • 使用ALiBI位置编码和GeLU激活函数

使用场景

Bloom-560m可以直接用于文本生成任务,也可以作为预训练模型进行下游任务的微调,如:

  • 信息抽取
  • 问答系统
  • 文本摘要

该模型适用于研究人员、学生、教育工作者、工程师/开发人员等用户群体。

局限性和风险

使用该模型时需要注意以下几点:

  • 可能会过度代表某些观点,而忽视其他观点
  • 可能包含刻板印象和偏见
  • 可能生成仇恨、歧视或不适当的内容
  • 可能产生事实性错误
  • 不应用于高风险场景或关键决策

训练细节

Bloom-560m在法国政府提供的Jean Zay超级计算机上训练,使用384个A100 80GB GPU。训练框架采用Megatron-DeepSpeed,使用交叉熵作为损失函数。

环境影响

该项目使用核能为主的超级计算机,并回收利用产生的热量。具体的碳排放和能耗数据将在训练完成后公布。

总的来说,Bloom-560m是一个具有广泛应用前景的开源多语言模型,为大型语言模型的公开研究做出了重要贡献。在使用时需要注意其局限性,并遵守相关的使用规范。

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