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opt-350m

opt-350m

Meta AI开发的开源预训练Transformer语言模型

OPT-350m是Meta AI开发的开源预训练Transformer语言模型,在800GB多样化文本上训练。这个仅解码器模型采用因果语言建模,可用于文本生成和下游任务微调。OPT-350m致力于促进大型语言模型的可复现研究,但存在偏见等问题。研究人员可将其用于提示工程和文本生成,支持负责任的AI发展。

模型GithubOPT开源项目Huggingface预训练语言模型机器学习自然语言处理人工智能
GitHubHugging Face论文

OPT-350M项目介绍

项目背景

OPT-350M是Meta AI团队开发的开放预训练Transformer语言模型系列中的一员。OPT系列模型于2022年5月3日首次发布,包含从125M到175B参数不等的多个规模模型。OPT的目标是复现GPT-3级别的性能,同时应用最新的数据收集和高效训练最佳实践。

模型架构

OPT-350M采用了与GPT-3相同的decoder-only架构。它主要使用英语文本进行预训练,但训练语料中也包含少量非英语数据。模型使用因果语言建模(CLM)目标进行预训练,可以用于文本生成和下游任务的few-shot学习。

训练数据

OPT-350M的训练数据来自多个大规模文本语料库,包括:

  • BookCorpus (10K+未出版图书)
  • CC-Stories (CommonCrawl子集)
  • The Pile (包含多个子数据集)
  • Pushshift.io Reddit数据集
  • CCNewsV2 (CommonCrawl新闻数据集更新版)

最终训练数据包含1800亿个token,相当于800GB的文本数据。

使用方法

用户可以直接使用Hugging Face的pipeline进行文本生成:

from transformers import pipeline

generator = pipeline('text-generation', model="facebook/opt-350m")
generator("What are we having for dinner?")

也可以通过设置do_sample=True来使用top-k采样进行生成。

局限性

由于训练数据包含大量未经过滤的互联网内容,模型存在明显的偏见问题。例如,在描述不同性别从业人员时可能会产生刻板印象。此外,模型也可能存在生成多样性不足、产生幻觉等问题。

开源贡献

OPT-350M的开源发布为研究人员提供了研究大规模语言模型的机会。Meta AI团队希望通过开放模型访问权限,让更多研究者参与到讨论大模型影响等重要话题中来,共同推动语言模型的发展。

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