通义千问7B
阿里云研发的通义千问大模型系列的70亿参数规模的模型,使用了超过2.2万亿token的自建大规模预训练数据集进行语言模型的预训练。数据集包括文本和代码等多种数据类型,覆盖通用领域和专业领域,能支持8K的上下文长度,针对插件调用相关的对齐数据做了特定优化,当前模型能有效调用插件以及升级为Agent。
TigerBot是一个多语言多任务的大规模语言模型(LLM)。TigerBot致力于开源,目前已经开源的成果包括模型(TigerBot-7B,TigerBot-7B-base,TigerBot-180B)、基本训练和推理代码、数据、API、领域数据等。另外TigerBot还致力于不同类型的插件研发,目前已经推出的代表性的插件有“Tiget...
TigerBot 是一个多语言多任务的大规模语言模型(LLM)。根据 OpenAI InstructGPT 论文在公开 NLP 数据集上的自动评测,TigerBot-7B 达到 OpenAI 同样大小模型的综合表现的 96%,并且这只是我们的 MVP,在此我们将如下探索成果开源:
我们在 BLOOM 基础上,在模型架构和算法上做了如下优化:

