bloom-560m-intermediate

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项目概述

bloom-560m-intermediate是大规模开放科学多语言语言模型BLOOM(BigScience Large Open-science Open-access Multilingual Language Model)的一个中间版本。该项目由BigScience组织开发,旨在为公共研究提供一个大型语言模型。

模型特点

bloom-560m-intermediate具有以下特点:

• 基于Transformer的解码器架构
• 使用ALiBI位置编码和GeLU激活函数
• 总参数量为5.6亿
• 支持多达45种自然语言和12种编程语言
• 使用350B个独特token进行训练
• 采用字节级的BPE算法进行分词,词表大小为250,680

训练数据

该模型的训练数据包括:

• 45种自然语言,包括英语、中文、法语、阿拉伯语等
• 12种编程语言,如Python、Java、C++等
• 总计1.5TB经过预处理的文本数据

数据来源广泛,涵盖了新闻、故事、百科全书等多个领域。

训练过程

模型在法国政府提供的Jean Zay超级计算机上进行训练,使用了384个A100 80GB GPU。训练框架采用了Megatron-DeepSpeed和PyTorch。

训练时间从2022年3月11日开始,预计7月5日结束,总训练时间约4个月。训练成本相当于200-500万美元的云计算费用。

使用场景

该模型可用于以下场景:

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

局限性

该模型也存在一些局限性,如:

• 可能包含偏见和刻板印象
• 可能生成不恰当或有害的内容
• 生成的信息可能存在错误
• 不适用于需要高准确性的关键决策场景

结语

bloom-560m-intermediate是一个强大的多语言预训练语言模型,为NLP研究和应用提供了宝贵的资源。研究人员和开发者可以基于该模型进行进一步探索和开发,但也需要注意其局限性,合理使用。