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Composer 是 MosaicML 开发的开源深度学习训练库，基于 PyTorch 构建，专为大规模模型的高效训练设计。支持语言模型、扩散模型和卷积神经网络等，简化了并行化配置、数据加载、自动恢复和内存优化。该库帮助用户快速进行深度学习实验和模型训练。

MPT-7B-Instruct模型基于MPT-7B，通过微调Dolly-15k和HH-RLHF数据集，提升人工智能在短指令执行上的效率与准确性。其采用修改后的Transformer架构，支持FlashAttention及ALiBi等高效训练选项，便利多种应用场景。MosaicML支持其在商业项目中的应用，但需注意可能存在的偏见或不准确信息，依据Apache 2.0许可使用。

MPT-7B-Chat是MosaicML开发的对话生成模型，通过微调著名数据集提高生成效果，采用去掉位置嵌入的改进型解码器架构及FlashAttention、ALiBi等创新技术，支持较长序列训练与微调。此模型在MosaicML平台研发，可通过MosaicML与Hugging Face加载，尽管输出可能包含错误或偏见，仍为开发者提供了一个开源的对话生成提升工具。

Replit Code v1.5是具备3.3B参数的新型语言模型，专注于代码补全功能，支持30种编程语言，包括Java、Python和C++。在MosaicML平台上训练，利用特制的GPTNeoX分词器和优化词汇表处理1万亿代码代币。该模型适合商用及作为特定应用的基础模型模块。