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bloom-1b1

BigScience开发的开源多语言预训练模型

BLOOM是BigScience开发的开源多语言预训练模型,支持45种自然语言和12种编程语言。模型基于Transformer架构,拥有1760亿参数,在3500亿词元上训练。主要用于文本生成和自然语言处理研究,具备多语言理解与生成能力。项目提供完整模型卡,详述技术规格、应用场景及使用限制。

bloom-1b7 - 开源多语言自然语言处理模型
BLOOMGithubHuggingface人工智能多语言大型语言模型开源开源项目模型
BLOOM-1B7是BigScience项目开发的开源多语言预训练语言模型,支持45种自然语言和12种编程语言。该模型采用改进的Transformer架构,包含17亿参数,在1.5TB多语言语料上训练而成。BLOOM-1B7可用于文本生成、信息提取、问答等多种自然语言处理任务,为研究人员和开发者提供了探索大型语言模型特性的平台。模型遵循RAIL许可证,限制了在高风险场景中的使用,旨在推动语言模型的公共研究。
bloom-7b1 - 支持57种语言的开源大型语言模型
BLOOMGithubHuggingface人工智能多语言大型语言模型开源开源项目模型
BLOOM是BigScience项目开发的开源大型语言模型,支持45种自然语言和12种编程语言,拥有1760亿参数。该模型使用1.5TB预处理文本在法国超级计算机上训练,可用于文本生成、信息提取和问答等任务。BLOOM采用RAIL开放许可证,旨在推动语言模型公共研究,但不适用于高风险场景。
bloom - 提升多语言文本生成的大规模语言模型
BLOOMBigScienceGithubHuggingface多语言开源项目文本生成模型语言模型
BLOOM是一个自回归大规模语言模型,使用工业级计算资源训练,能够以46种语言和13种编程语言生成逼真的文本。该模型不仅胜任特定的任务,同时也能转换文本生成其他未明确训练的任务。BLOOM的设计强调多语言文本生成,对于公共研究提供了重要支持,其在法国的超级计算机上训练,以减少环境影响。
BLOOM - 开发的多语言、大规模开放科学语言模型
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作为致力于通过开源和开放科学推进AI发展的平台,BLOOM提供包括BloomModel在内的多款AI模型,充实的文档与代码资源助力研究人员与开发者更好地探索与应用前沿AI技术。
bloomz-7b1 - 突破性的多语言开源预训练语言模型
GithubHuggingfacebloomz人工智能多语言模型开源项目模型自然语言处理语言生成
bloomz-7b1是一个开源的多语言预训练模型,拥有70亿参数,集成了40余种自然语言和13种编程语言的处理能力。该模型基于text-generation技术,可用于自然语言推理、程序合成和句子完成等任务,在跨语言处理领域具有广泛应用价值。作为一个功能强大的多语言NLP工具,bloomz-7b1为研究人员和开发者提供了丰富的语言处理资源。
bloom-3b - 开源多语言文本生成模型Bloom支持46种语言处理与生成
BLOOMGithubHuggingface多语言模型开源项目文本生成机器学习模型自然语言处理
Bloom-3b作为开源多语言文本生成模型,实现了英语、法语、中文等46种语言的自然语言处理功能。经arc_challenge、boolq等基准测试验证,在文本生成和代码生成任务中具备稳定表现。这一多语言模型的开发扩展了自然语言处理技术的应用范围。
bloom-560m - BigScience推出5.6亿参数多语言语言模型
BLOOMGithubHuggingface多语言大规模开源开源项目模型语言模型
Bloom-560m是BigScience开发的多语言开源语言模型,支持45种自然语言和12种编程语言。该模型拥有5.6亿参数,采用改进的Megatron-LM GPT2架构,可用于文本生成、信息提取、问答等任务。Bloom-560m使用Jean Zay超级计算机训练,旨在推动语言模型研究。项目遵循RAIL许可证,限制高风险使用,强调负责任AI开发。
bloomz-560m - 支持多语言的自然语言处理及生成模型
GithubHuggingfacebloomz-560m开源项目文本生成核心指代消解模型程序合成自然语言推理
bloomz-560m是一个多语言处理和生成的开源项目,专注于核心指代消解和自然语言推理任务。支持的语言多达50余种,包括中文、英语、法语、日语等。该项目使用Python和Java等编程语言,基于Winogrande、XNLI、SuperGLUE等数据集进行测试,致力于提升文本生成的准确性与灵活性。
bloomz-3b - 项目展现了多语言文本生成和自然语言理解的先进技术
GithubHuggingfacebloomz-3b1开源项目数据集核心技术模型模型评估语言生成
该项目参与多项自然语言处理任务,如指代消解、自然语言推理、程序合成和句子补全,并显示其在多语言环境中的优秀表现。核心数据集涵盖多种语言,尤其在XWinograd和SuperGLUE等数据集上展现出色准确性。此外,项目支持多种编程语言,提供开发者多样选择。通过任务指标的展示,用户可深入了解其在不同测试中的性能表现,尤其是在复杂的推理和上下文理解任务中的广泛应用前景。
bloom-560m-intermediate - BLOOM大型多语言模型的训练过程中间检查点
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bloom-560m-intermediate项目提供BLOOM大型多语言模型在训练过程中的中间检查点,涵盖1000至600000全局步骤的多个阶段。BLOOM支持45种自然语言和12种编程语言,使用1.5TB预处理文本训练。这些检查点为研究人员提供了分析大型语言模型训练过程的重要资源。
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