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论文TigerBot 项目介绍
TigerBot 是一款前沿的基础语言模型（LLM），致力于推动中国的创新，同时也为用户提供易于使用的模型配置和应用工具。TigerBot 团队通过不断的技术迭代和模型更新，使其在多个领域如医疗、教育、科研等方面都取得了显著进展。
项目亮点
最新进展
- 产品升级与功能扩展（2024年6月1日）：TigerBot 的搜索功能现在增加了信息源链接，使用户能更便捷地获取更多信息。
- 扩展上下文长度（2024年3月18日）：TigerBot 支持 100K 的上下文长度，适用于更复杂的对话和应用场景。
- 成语接龙小游戏（2024年1月18日）：TigerBot 团队发布了一款基于大模型的成语接龙小游戏，对大模型的生成能力进行了趣味性测试，结果优于 GPT-4-Turbo。
- 技术报告与模型更新（2023年12月）：TigerBot 发表了关于大模型应用的技术细节报告，并发布了一系列增强版模型。
模型更新
- TigerBot 项目对多个模型进行了更新，其中包括 Tigerbot-70b、Tigerbot-13b、Tigerbot-180b 不同版本的 Base 和 Chat 模型。这些模型在多个基准测试中超越了 Llama-2 和 Bloom 等国际领先模型。
- 模型增加了高质量的中文数据集预训练，涵盖广泛的知识领域并使用先进的训练技术如 GQA、flash-attn 和 RoPE。
应用与技术特性
- 长序列处理：TigerBot 使用 YARN 方法有效地提升 RoPE 表示，从而处理更长的输入序列。
- API 功能：TigerBot 开放了多个实用的 API（如搜索、插件和流式生成 API），以提升 LLM 的应用场景。此外，还支持与 OpenAI 接口的兼容。
- 训练与推理：提供丰富的模型训练资源和具体推理指南，支持本地和在线的智能计算需求。
模型及功能说明
- 模型下载：提供多种版本模型下载，涵盖了不同的场景需求从而适应多种应用。
- 推理与Web演示：用户可以使用命令行和网页演示进行模型的推理，对应的 API 支持大量的推理需要。
- 量化模型推理：特别支持量化推理，利用 exllamav2 加速模型的推理过程。
开源数据集
TigerBot 提供了丰富的预训练数据集，涵盖中英文书籍、互联网文本和百科，确保模型训练在广泛的语言和领域上具有较高的质量和表现。
总结
TigerBot 项目致力于提供顶级的基础大模型解决方案，其出色的生成能力、多种应用接口的拓展以及持续的技术创新，使其成为智能语言处理和应用的强大引擎。通过持续的技术开发和社区分享，TigerBot 在大规模模型的发展和实际应用中展现了其卓越的潜力和成就。
