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。
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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