使用场景
用于生成高质量的多语言文本内容
作为多语言机器翻译系统的核心模型
在问答系统中提供准确的信息检索和回答
产品特色
基于增长技术,分为52B、102B和1TB三个训练阶段
使用标准GPT风格的解码器仅Transformer架构,包含若干调整
Rotary Positional Embedding (RoPE)、RMSNorm和SwiGLU激活函数
与Llama架构兼容,代码调整最小化
在112个A800 SXM4 GPU服务器集群上训练,每个服务器有8个NVLink A800 GPU和2TB RAM
采用3D并行训练,结合数据并行、张量并行和流水线并行
提供模型权重和训练细节,促进社区使用和研究
使用教程
1. 访问Hugging Face模型库并找到Tele-FLM-1T模型
2. 阅读模型卡片,了解模型的详细信息和使用限制
3. 下载模型权重和相关代码
4. 根据提供的工程实践和训练细节调整模型以适应特定任务
5. 在本地或云环境中部署模型进行训练或推理
6. 使用模型进行文本生成或其他NLP任务
7. 分享使用经验和反馈,促进社区发展
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