— 2024.3.20 开源12B版本chat模型及量化版本 — 2024.1.11 开源1T中文数据集 — 2024.1.10开源7B版本chat模型及其量化版本 -星辰语义大模型TeleChat是由中电信人工智能科技有限Автомобильный двигатель с двигателем 7B, двигатель с двигателем 1,5 дюйма Tokens中英文高质量语料进行训练，12B模型基座采用3万亿 Tokens中英文高质量语料进行训练。 -我们开源了对话模型TeleChat-7B-bot 与TeleChat-12B-bot,以及其обнять gingface 格式的权重文件。此外，我们还开源了7B、12B 模型的int8 и int4 量化版本。 — TeleChat-12B-bot может быть установлен в режиме реального времени, в режиме реального времени, в режиме реального времени, в режиме реального времени. Воспользуйтесь функцией TeleChat-7B-bot, чтобы получить доступ к бот-роботу TeleChat-7B в режиме реального времени.们使用小规模的模型尝试多种模型结构的组合, 选择最优结构。相比TeleChat-7B-bot模型，TeleChat-12B-бот 型采用了词嵌入层与输出层解耦的结构,将词嵌入层和输出lm голова层参数分开,有助于增强训练稳定性和收敛性。在训练数据方面,我们收集了覆盖书籍、百科、新闻、政务、法律、医药、专利、论文、数学、代码等诸多方面的大量中英文数据；通过优化数据清洗策略大幅提升数据的文本干净度、无偏性、内容有效性、格式规范性。在训练方法方面,我们使用科学数据配比学习与课程学习的方法, 使用小参数模型在多种数据配比的数据上拟合，得到对各个数据集难度的先验估计；训练过程中每隔一段时间自动化评估当前模型在所有数据集上的loss,以及在评测集上的生成效果，动态提升较难学习的数据集权重,保证模型在各个数据集上都有较佳的拟合效果。 — 位置编码:我们使用 Rotary Embedding 的位置编码方法，该方法将相对位置信息依赖集成到 самообслуживание Flash-Attention v2.配合使用，将模型的训练速度提升约20%。 — 激活函数:我们使用 SwiGLU激活函数来替代GELU激活函数 ,为了减少计算量，将ffnhiddensize设置为小于原始SwiGLU中的4倍隐藏层大小。 — 层标准化: 基于 RMSNorm 的Предварительная нормализация. голова层参数分开，有助于增强训练稳定性和收敛性。 ——-|——————————————————-| Телечат-ПТД…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Диалог / чат
Задача: Генерация текста
Автор: Tele-AI
Теги: telechat, custom_code
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Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
