浪潮动静颁发源20来源大模型千亿参数通盘开源

Writer： admin Time：2023-11-28 Browse：165

　　11月27日，海浪动静公布“源2.0”本原大模型，并告示全数开源。源2.0根基大模型网罗1026亿、518亿、21亿等三种参数规模的模型，在编程、推理、逻辑等方面透露出了前进的才干。

　　如今，大模型身手正在启发禀赋式人工智能财产迅猛进取，而根源大模型的枢纽才具则是大模型内行业和行使落地材干阐明的大旨支持，但根基大模型的进步也面临着在算法、数据和算力等方面的诸多诋毁。源2.0本源大模型则针对性地提出了新的厘正程序并得到了才干的提升。

　　在算法方面，源2.0提出并采取了一种新型的留心力算法罗网：局部详尽力过滤加紧机制(LFA：Localized Filtering-based Attention)。LFA经验先研习相邻词之间的相干性，然后再盘算全部相干性的步调，能够更好地学习到自然语言的片面和整体的发言特征，对待自然发言的联络语义领略更切实、更人性，选拔了模型的自然说话剖明伎俩，进而培养了模型精度。

　　在数据方面，源2.0经过操纵中英宣布籍、百科、论文等高质地中英文材料，降低了互联网语料内容占比，联闭高效的数据洗刷历程，为大模型磨练提供了高质地的专业数据集和逻辑推理数据集。为了获得华文数学数据，全部人洗刷了从2018年至今约10PB的互联网数据，但仅得回到了约10GB的数学数据，投入郁勃，收益较小。为了更高效地得到相对缺少的高质地中文数学及代码数据集，源2.0采用了基于大模型的数据坐蓐及过滤方法，在包管数据的各样性的同时也在每一个类别上培植数据质料，获取了一批高质量的数学与代码预训练数据。

　　在算力方面，源2.0采取了非平均流水并行的步调，综合利用流水线并行+优化器参数并行+数据并行的政策，让模型在流水并行各阶段的显存占用量漫衍更平衡，制止闪现显存瓶颈导致的磨炼收获低落的题目，该方法显明下降了大模型对芯片间P2P带宽的必要，为硬件差别较大锤炼境况供给了一种高职能的磨练设施。

　　源2.0手脚千亿级基础大模型，在业界公然的评测进步行了代码天资、数常识题求解、究竟问答方面的才干实验，实验终局流露，源2.0在多项模型评测中，显现出了较为发展的本事阐发。

　　现在，源2.0采纳全盘开源计谋，全系列模型参数和代码均可免费下载操纵。（王丽宏）

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