此次训练以52B模型为起点，以千亿模型为跳板，最终生长到万亿模型，训练全程完成了 2.3T 的 tokens，使用 112 台 A800，训练时间 4 个月。训练全程做到了零调整、零重试，最终的训练成本仅为非生长方案的9.1%。在模型性能方面，受限于万亿模型评测所需的算力资源，开发人员着重对其中 52 B模型进行了全方位评测。...
智源团队首先进行了千亿级规模的生长技术验证,在成功完成千亿参数模型FLM-101B的低成本训练后,智源研究院和中国电信合作训练了万亿级的、世界上最大的单体稠密模型 Tele-FLM-1T。此次训练以52B模型为起点,以千亿模型为跳板,最终生长到万亿模型,训练全程完成了 2.3T 的 tokens,使用 112 台 A800,训练时间 4 个月。...
智源团队首先进行了千亿级规模的生长技术验证,在成功完成千亿参数模型FLM-101B的低成本训练后,智源研究院和中国电信合作训练了万亿级的、世界上最大的单体稠密模型 Tele-FLM-1T。此次训练以52B模型为起点,以千亿模型为跳板,最终生长到万亿模型,训练全程完成了 2.3T 的 tokens,使用 112 台 A800,训练时间 4 个月。...
智源团队首先进行了千亿级规模的生长技术验证,在成功完成千亿参数模型FLM-101B的低成本训练后,智源研究院和中国电信合作训练了万亿级的、世界上最大的单体稠密模型 Tele-FLM-1T。此次训练以52B模型为起点,以千亿模型为跳板,最终生长到万亿模型,训练全程完成了 2.3T 的 tokens,使用 112 台 A800,训练时间 4 个月。...
我们使用了1T token的数据预训练一个1B左右参数量的中文LLM。项目从开始到微调出第一版模型耗时了8个月。我们详细的分享了数据收集、数据处理、预训练框架选择、模型设计等全过程,并开源全部代码。让每个人在有8~几十张卡的情况下都能复现我们的工作。得益于开源中文数据,Steel-LLM在中文benchmark上表现优于机构...
由于一共收集了 25T tokens 数据以及超过 20GB 主流意识形态数据,大模型在长文写作、逻辑推理、百科问答以及代码辅助等场景下均有优异表现,在中国主流意识形态方面的表现尤为突出。 以长文写作为例,开源大模型不仅支持领导讲稿、党建材料、周报、申请材料、行业分析等近 20 类长文写作,还支持 PPT 大纲、总结、计...
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...
OpenAI API 支持结构化输出 : OpenAI 宣布其 API 现在支持 结构化输出 ,允许模型输出符合开发者提供的 JSON Schema,从而增强 LLM 应用的性能和可靠性,详细信息见 官方公告。 Idefics3: Llama 3.1 的多模态适应 : Idefics3 是Llama 3.1 的多模态适应版本,支持任意数量的图像与文本交错输入,具有 10k tokens 的上下...