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支持32K上下文的双语稀疏混合专家模型
活字3.0是一个支持32K上下文的稀疏混合专家模型，具备中英文知识、数学推理和代码生成能力，并在指令遵循和安全性上有所提升。项目开源了中文MT-Bench数据集，支持多种推理框架如Transformers、vLLM和llama.cpp，为自然语言处理研究和应用提供更多选择。
活字通用大模型项目介绍
项目概述
活字通用大模型是由哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心（HIT-SCIR）推出的自然语言处理模型，旨在提升中英文处理和推理能力。活字系列模型自问世以来便获得了学术界和工业界的广泛关注，其最新版本为活字3.5。
更新记录
活字模型持续更新，不断推出新版本以提升性能：
- 2024年9月，发布活字3.5版本。
- 2023年初至年中，陆续发布了活字1.0和2.0版本，供研究和应用使用。
项目特点
多语言支持与强大推理能力
活字3.5在活字3.0和Chinese-Mixtral基础上优化而成，支持32K长上下文，具备丰富的中英文知识、优秀的数学推理能力、代码生成能力和内容安全性。它是一个稀疏混合专家模型（SMoE），通过专业的训练步骤确保模型在多领域的出色表现。
模型训练与结构
活字3.5训练经历了多个关键阶段，包括中文扩词表增量预训练、活字3.0指令数据微调、指令遵循能力强化和模型融合后微调，最终实现多方面能力提升。采用稀疏激活机制，模型拥有46.7B参数，推理时仅需激活13B参数，极大提升了计算效率。
模型性能与测试
活字3.5在多个综合评测数据集上表现出色，包括中英文知识测评、中英文指令遵循测试、数学和代码生成能力考试等，均超越或接近当前顶尖模型表现。
下载与使用
活字3.5及其中间检查点可通过HuggingFace和ModelScope平台下载。用户可利用多种框架进行模型推理，如Transformers、vLLM、llama.cpp等，进一步实现模型的商业或科研应用。
开源协议与使用许可
活字模型开放源码，遵循Apache 2.0协议，支持商用用途。商用使用需与许可方联系以获取授权。
活字系列的持续改 进和完善，不仅为研究者提供了坚实的基础工具，也为实际应用带来了广阔的前景。如果您对大规模语言模型研究感兴趣，活字通用大模型项目无疑是您不错的选择。
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