batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0] print(response) 硬件资源 GPU:8* H800 80G(训练30天左右) GPU:8* A100 80G(训练60天左右) 硬盘:4TB About Train a 1B LLM with 1T tokens from scratch by personal Topics llama llm large-language-model qwen Resources Readme Activity...
为训练语义大模型,电信 AI 共收集了 25T tokens 数据,选取了 1.5T tokens 到真实的训练,包含百科、书籍、司法、医药等多维度高质量数据。除了合作与采购的获取方式,超大数据集也离不开电信集团的业务优势。星辰语义大模型能更好地理解和满足用户需求,发挥实际应用价值。比如,基于星辰语义大模型的星辰教育大模型,是...
为训练语义大模型，电信 AI 共收集了 25T tokens 数据，选取了 1.5T tokens 到真实的训练，包含百科...
官方表示包含1 billion（10亿）个tokens。在使用`load_dataset`处理后生成的93万个examples中，每个exampl...
IT之家 6 月 19 日消息,中国电信人工智能研究院(TeleAI)和智源研究院联合发布全球首个单体稠密万亿参数语义模型 Tele-FLM-1T,该模型与百亿级的 52B 版本,千亿级的 102B 版本共同构成 Tele-FLM 系列模型。 TeleAI 和智源研究院基于模型生长和损失预测等技术,Tele-FLM 系列模型仅使用了业界普通训练方案 9% 的...
数据集来源于HTML、PDF和ArXiv论文等不同源,都是精挑细选的好货,妈妈再也不用担心我的AI吃不饱了! 论文标题: MINT-1T: Scaling Open-Source Multimodal Data by 10x: A Multimodal Dataset with One Trillion Tokens 论文链接: ...
为训练语义大模型,电信 AI 共收集了 25T tokens 数据,选取了 1.5T tokens 到真实的训练,包含百科、书籍、司法、医药等多维度高质量数据。除了合作与采购的获取方式,超大数据集也离不开电信集团的业务优势。星辰语义大模型能更好地理解和满足用户需求,发挥实际应用价值。比如,基于星辰语义大模型的星辰教育大模型,是...
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Tele-FLM-1T是一个万亿级别的语言模型,具备庞大的参数数量和数据处理能力。 算力消耗: 该模型在训练过程中以普通训练方案9%的算力资源达到了GPT-4总体性能的80%,表现出极高的算力能效。 基于112台A800服务器,仅用4个月时间就完成了3个模型总计2.3T tokens(模型训练中的最小单位)的训练,展现了高效的训练速度。