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AI交流(进群备注:)

BLOOMZ是由BigScience和Hugging Face开发的多语言大语言模型系列,通过对BLOOM和mT5预训练模型进行跨语言任务混合(xP3)微调,实现在46种自然语言和13种编程语言中的零样本指令跟随能力。支持从300M到176B的多种参数规模,适用于翻译、内容生成、概念解释等多样化NLP任务。
BLOOMZ的特点:
- 1. 支持46种自然语言和13种编程语言
- 2. 参数规模覆盖300M至1760亿
- 3. 零样本跨语言指令跟随能力
- 4. 多任务微调(xP3/xP3mt/P3数据集)
- 5. 支持CPU/GPU/8位GPU推理
- 6. 开源模型权重和训练数据
BLOOMZ的功能:
- 1. 多语言文本翻译(如法语→英语)
- 2. 跨语言搜索词建议生成
- 3. 多语种童话/故事创作
- 4. 技术概念的多语言解释
- 5. 学术研究中的零样本学习基准测试
- 6. 多语言聊天机器人开发
- 7. 教育领域的多语言辅助教学
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Babel-LLM开源项目 – 开源多语言大模型
Babel是阿里巴巴开源的多语言大模型,支持25种主流语言,覆盖全球90%以上的人口。它提供了9B和83B两个版本,9B专为高效的多语言大模型推理和微调设计,适合研究和本地部署;而83B性能更好,但消耗的资源也更多。Babel的创新之一是采用了层扩展技术,通过在模型中插入额外的层来增加参数数量从而提升模型的性能。预训练方面,Babel采用了两阶段预训练策略:第一阶段是恢复阶段,目标是恢复模型在扩展过程中可能损失的性能;第二阶段是持续训练阶段,重点提升模型的多语言能力,尤其是低资源语言。Babel在多个主流基准测试中表现出色,尤其是在多语言推理、理解和翻译方面。
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