7月11日消息,11日,百川智能正式發(fā)布參數(shù)量130億的通用大語言模型Baichuan-13B-Base、對話模型Baichuan-13B-Chat及其INT4/INT8兩個量化版本。
未來大模型生態(tài)開源閉源并存已經(jīng)是不爭的事實,如同iOS與安卓。目前,以GPT-4為代表的超大參數(shù)量閉源模型和100億-200億參數(shù)量開源模型是大模型生態(tài)鏈中兩個最佳實踐。
GPT-4固然能力強大,但閉源會要求企業(yè)訪問公網(wǎng)以及難以定制化適配,使用場景受限。而開源能夠使企業(yè)輕松地借助專有數(shù)據(jù)進行微調(diào)和私有化部署,進而促進百行千業(yè)的良性發(fā)展生態(tài)。
Baichuan-13B中英文大模型集高性能、完全開源、免費可商用等諸多優(yōu)勢于一身,是目前所有33B以下尺寸開源模型中效果最好的可商用大語言模型。
在國外已建立起閉源及開源大模型完整生態(tài)的背景下,彌補了國內(nèi)高品質(zhì)開源商業(yè)模型的不足,對助力中國大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展和技術(shù)進步都具有重要意義。
這是百川智能發(fā)布的第二款通用大語言模型,而在前不久的6月15日,百川智能就已經(jīng)推出了首款70億參數(shù)量的中英文語言模型Baichuan-7B,并一舉拿下多個世界權(quán)威Benchmark榜單同量級測試榜首。
預(yù)訓(xùn)練模型“底座”因其靈活的可定制性,適合具有一定開發(fā)能力的開發(fā)者和企業(yè),而普通用戶則更關(guān)注具有對話功能的對齊模型。因此百川智能在發(fā)布預(yù)訓(xùn)練模型Baichuan-13B-Base的同時還發(fā)布了其對話模型Baichuan-13B-Chat,Baichuan-13B-Chat部署簡單、開箱即用,極大降低了開發(fā)者的體驗成本。
相比此前發(fā)布的Baichuan-7B,Baichuan-13B在1.4萬億token數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練,超過LLaMA-13B 40%,是當(dāng)前開源13B尺寸下訓(xùn)練數(shù)據(jù)量最大的模型,在語言模型中,上下文窗口長度對于理解和生成與特定上下文相關(guān)的文本至關(guān)重要。
Baichuan-13B上下文窗口長度為4096,不同于Baichuan-7B的RoPE編碼方式,Baichuan-13B使用了ALiBi位置編碼技術(shù),能夠處理長上下文窗口,甚至可以推斷超出訓(xùn)練期間讀取數(shù)據(jù)的上下文長度,從而能夠更好的捕捉文本中上下文的相關(guān)性,做出更準(zhǔn)確的預(yù)測或生成。
作為一款中英文雙語大模型,Baichuan-13B采用了相對平衡的中英文語料配比和多語言對齊語料,從而在中英兩種語言上表現(xiàn)均很優(yōu)異。在同等參數(shù)量的開源模型中堪稱實力擔(dān)當(dāng),能更好滿足商業(yè)化場景需求。
中文領(lǐng)域,在權(quán)威評測C-EVAL中,Baichuan-13B性能一騎絕塵,在自然科學(xué)、醫(yī)學(xué)、藝術(shù)、數(shù)學(xué)等領(lǐng)域大幅領(lǐng)先LLaMA-13B、Vicuna-13B等同尺寸的大語言模型,在社會科學(xué)、人文科學(xué)等領(lǐng)域甚至超越了ChatGPT。
英文領(lǐng)域,其表現(xiàn)同樣優(yōu)秀,在英文最權(quán)威的榜單MMLU上,Baichuan-13B超過了所有同尺寸開源模型,并且在各個維度都具有顯著優(yōu)勢。
必須要說的是,有些模型為了能在評測中取得更好的成績,會在基座模型和對話模型上引入較多針對benchmark的優(yōu)化。此舉雖然可以在榜單上獲取更高的分?jǐn)?shù),但是沒有本質(zhì)地提升模型的基礎(chǔ)能力,并且在下游任務(wù)中易產(chǎn)生回復(fù)長度短、質(zhì)量低的問題,造成高分低能的現(xiàn)象。
百川智能的Baichuan-13B-Base和Baichuan-13B-Chat未針對任何benchmark測試進行專項優(yōu)化,保證了模型的純凈度,具有更高的效能和可定制性。
眾所周知大模型的訓(xùn)練成本極高,在海量算力的成本壓力下OpenAI和谷歌都選擇了閉源來保證自家大模型的優(yōu)勢地位。但是從計算機科學(xué)與人工智能的發(fā)展歷程來看,開源始終對軟件技術(shù)乃至IT技術(shù)發(fā)展有著巨大的推動作用。?
大模型時代,Meta率先走上了開源的道路,LLaMA基座開源之后因其出色的性能,迅速吸引了大量開發(fā)者。在其基礎(chǔ)上開發(fā)了各種ChatGPT開源替代品,并且以極低的訓(xùn)練成本屢次達到匹敵GPT-3.5的性能,極大激發(fā)了開源模型的創(chuàng)新活力。
未來大模型生態(tài)閉源與開源并存已是行業(yè)共識。憑借閉源路線的GPT、Palm2以及開源路線的LLaMA,美國在大模型領(lǐng)域已經(jīng)構(gòu)建起了完整的生態(tài)。
盡管中文世界不乏優(yōu)秀的開發(fā)者、出色的創(chuàng)新能力和廣泛的應(yīng)用場景,但由于缺少高性能和高定制性的開源基座模型,在大語言模型領(lǐng)域的相關(guān)研究和應(yīng)用上仍存在較大的挑戰(zhàn)。中國急需優(yōu)質(zhì)開源可商用大模型補齊相關(guān)領(lǐng)域的空白,與開發(fā)者和企業(yè)共同推動中國人工智能應(yīng)用的創(chuàng)新生態(tài)發(fā)展。
作為同級最好的開源可商用中英文預(yù)訓(xùn)練語言模型,Baichuan-13B-Base 不僅對學(xué)術(shù)研究完全開放,所有開發(fā)者均可通過郵件向百川智能申請授權(quán),在獲得官方商用許可后即可免費商用。
并且,為了盡可能降低模型的使用門檻,百川智能同時開源了Baichuan-13B-Chat的INT8和INT4兩個量化版本,在近乎無損的情況下可以很方便的將模型部署在如3090等消費級顯卡上。
本次百川智能發(fā)布的Baichuan-13B中英文大語言模型,憑借百億參數(shù)量已經(jīng)展現(xiàn)出可以媲美千億模型的能力,大大降低企業(yè)部署和調(diào)試的使用成本,讓中國開源大模型商業(yè)化進入真正可用階段。Baichuan-13B的開源,實現(xiàn)了國內(nèi)開源大模型對美國大模型開源領(lǐng)域的追趕,改變了此前國內(nèi)在相關(guān)領(lǐng)域一直落后的局面。
同時,其開源模型的代碼完全公開,所有人都可以隨時查看,算法透明,不僅有利于研究人員深入探索和研究模型原理,并且有利于建立和深化公眾對大模型的信任。
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