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UCloud官網(wǎng)開源模型使用流程

以下是超對(duì)稱技術(shù)公司基于BBT-2的系列模型介紹：

1. BBT-2-12B-Text 通用模型

BigBang Transformer[乾元]是基于GPT Decoder-only架構(gòu)的大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型。繼2022年開源BBT-1-0.2B模型之后，正式開源最新系列的BBT模型：BBT-1-1B，BBT-2-12B-Text，BBT-2.5-13B-Text。預(yù)訓(xùn)練語料庫覆蓋14個(gè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)源，覆蓋書籍、百科、論文、小說、新聞、政策文件、中文博客、社交媒體等多個(gè)數(shù)據(jù)源種類。

BBT-2-12B-Text基于中文700億tokens進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，經(jīng)過指令微調(diào)的BBT-2基礎(chǔ)模型可以回答百科類和日常生活的問題。BBT-2.5-13B-Text基于中文+英文 2000億tokens進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練,暫時(shí)不開放基礎(chǔ)模型的問答對(duì)話接口。

模型開源后所有開發(fā)者可以：

可以直接調(diào)用大模型進(jìn)行對(duì)話
在我們訓(xùn)練的基礎(chǔ)上使用自由語料庫繼續(xù)訓(xùn)練
對(duì)大模型進(jìn)行微調(diào)訓(xùn)練以滿足各種下游任務(wù)

2. BBT-2-12B-Text+Code 代碼模型

BBT-TC，是超對(duì)稱技術(shù)公司近期發(fā)布的 BBT-2 大模型系列中的代碼模型，在百億基座模型BBT-2-12B-Text接續(xù)訓(xùn)練代碼數(shù)據(jù)集，通過有監(jiān)督指令微調(diào)（Supervised Fine-Tuning）解鎖模型的推理能力。該模型在專業(yè)評(píng)測(cè)中分?jǐn)?shù)超過其他中國公司開發(fā)的同類模型，僅次于GPT-3.5。

開發(fā)者可以在超對(duì)稱公司官網(wǎng)https://www.ssymmetry.com測(cè)試BBT模型的代碼問答（僅應(yīng)用于代碼生成場(chǎng)景，無法回答與代碼無關(guān)的問題）

詳情可見文章《超對(duì)稱技術(shù)公司的代碼大模型CodeBBT在專業(yè)評(píng)測(cè)中位居前列，僅次于GPT-3.5》

3. BBT-2-12B-TF-001 金融模型

超對(duì)稱公司于2021年便開始針對(duì)金融投資領(lǐng)域的應(yīng)用，著手設(shè)計(jì)和訓(xùn)練了一個(gè)大規(guī)模參數(shù)預(yù)訓(xùn)練語言模型Big Bang Transformer乾元(BBT)，目前發(fā)布了Base 版本2.2億參數(shù)和Large 版本10億參數(shù)以及最新的BBT2，120億參數(shù)通用模型。

BBT模型的目標(biāo)是為金融投資建立統(tǒng)一的人工智能算法框架，基于transformer構(gòu)建能融合訓(xùn)練金融投資涉及的不同模態(tài)數(shù)據(jù)的架構(gòu)。在統(tǒng)一架構(gòu)的基礎(chǔ)上訓(xùn)練大規(guī)模參數(shù)預(yù)訓(xùn)練模型，隨著模型參數(shù)和訓(xùn)練數(shù)據(jù)集繼續(xù)增大，超對(duì)稱團(tuán)隊(duì)有希望開發(fā)出在金融領(lǐng)域接近人類智能水平的模型。作為金融領(lǐng)域的基石模型，BBT模型為所有金融投資，經(jīng)濟(jì)分析，商業(yè)咨詢等場(chǎng)景的深度學(xué)習(xí)下游任務(wù)提供微調(diào)服務(wù)。

金融投資領(lǐng)域有大量從業(yè)機(jī)構(gòu)和人員，大廠有財(cái)力雇傭算法工程師，小團(tuán)隊(duì)卻用不起基本的文本抽取算法。BBT模型作為金融領(lǐng)域的算法基礎(chǔ)設(shè)施，讓所有從業(yè)者配備同級(jí)別的武器，讓全行業(yè)站在同一起跑線去競(jìng)爭(zhēng)更優(yōu)的投資策略，從而推動(dòng)金融和經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)更高效的信息和要素流動(dòng)。

為了更好地推進(jìn)中文金融自然語言處理的發(fā)展，超對(duì)稱搜集和爬取了幾乎所有公開可以獲得的中文金融語料數(shù)據(jù):

1）過去20年所有主流媒體平臺(tái)發(fā)布的財(cái)經(jīng)政治經(jīng)濟(jì)新聞

2）所有上市公司公告和財(cái)報(bào)

3）上千萬份研究院和咨詢機(jī)構(gòu)的研究報(bào)告

4）百萬本金融經(jīng)濟(jì)政治等社會(huì)科學(xué)類書籍

5）金融社交媒體平臺(tái)用戶發(fā)帖

經(jīng)測(cè)試，BBT-TF在公告摘要任務(wù)場(chǎng)景超越ChatGPT：使用ChatGPT和BBT-TF對(duì)同一份公告，相同輸入，生成摘要并對(duì)比效果，發(fā)現(xiàn)BBT-TF更滿足實(shí)際運(yùn)用場(chǎng)景。BBT-TF還可進(jìn)行四舍五入的計(jì)算。在金融行業(yè)對(duì)數(shù)字高精度要求下，BBT-TF可對(duì)單位進(jìn)行準(zhǔn)確的換算。

超對(duì)稱已開發(fā)了11種已落地應(yīng)用的下游任務(wù)，面向?qū)I(yè)金融開發(fā)者API，已獲得中國及海外金融機(jī)構(gòu)付費(fèi)。

4. BBT-2-12B-Image文生圖模型

基于BBT2大語言模型，超對(duì)稱和中國專業(yè)圖庫公司聯(lián)合開發(fā)文生圖AIGC模型BBT-Fig，目前該模型向紡織行業(yè)，印刷，廣告，游戲等行業(yè)客戶提供文生圖應(yīng)用，經(jīng)過專業(yè)評(píng)測(cè)，BBT-Fig在紡織行上的應(yīng)用效果比Stable Diffusion和文心一格，明顯更優(yōu)。

BBT-Fig能夠生成非常逼真的圖像，并且具有可控的樣式和風(fēng)格。在紡織行業(yè)中，BBT-Fig可以通過對(duì)不同紡織材料的圖像進(jìn)行學(xué)習(xí)，生成具有紋理（可無縫拼接）、色彩（色彩亮度不會(huì)受訓(xùn)練樣本明暗影響，為標(biāo)準(zhǔn)化設(shè)計(jì)用樣式）和設(shè)計(jì)元素（可隨意組合元素）的紡織品圖案，提高紡織品設(shè)計(jì)的效率和創(chuàng)新性。該技術(shù)還可用于家裝等等需要圖案設(shè)計(jì)的行業(yè)。

· 用于生成人造大理石花紋

5. BBT-2-12B-Science 科學(xué)論文模型

馬斯克認(rèn)為AGI的終極測(cè)試是模型能發(fā)現(xiàn)新的物理定律。GPT-4在醫(yī)生資格考試、律師資格考試、AP考試、GRE上獲得不錯(cuò)的分?jǐn)?shù)，但目前還沒有證明其能有效地發(fā)現(xiàn)或輔助人類知識(shí)庫尚未存在的知識(shí)。

對(duì)于中國的大模型研發(fā)團(tuán)隊(duì)，直接瞄準(zhǔn)大語言模型用于科學(xué)發(fā)現(xiàn)是超越GPT-4的一個(gè)可能路徑。在科學(xué)研究上，研究人員可以使用語言模型來自動(dòng)提取和分析論文中的主題、實(shí)驗(yàn)方法、結(jié)果和結(jié)論，從而發(fā)現(xiàn)新的科學(xué)發(fā)現(xiàn)和研究方向。

BBT-Science大模型是基于BBT大模型在幾千萬篇科研論文上訓(xùn)練構(gòu)建的輔助科學(xué)發(fā)現(xiàn)的大模型，應(yīng)用于物理、化學(xué)、生物、數(shù)學(xué)等不同學(xué)科的科研知識(shí)問題，可以提供三方面的能力：

1. 快速精準(zhǔn)的知識(shí)檢索。這項(xiàng)能力和大模型在其他領(lǐng)域的對(duì)話能力相近。

2. 針對(duì)所研究領(lǐng)域的前沿問題提供新的ideas。這種新ideas產(chǎn)生于大模型在該領(lǐng)域的海量數(shù)據(jù)檢索和重新組合，發(fā)現(xiàn)前人未發(fā)現(xiàn)的可能性。

3. 利用多學(xué)科知識(shí)訓(xùn)練出的能力提供跨學(xué)科的建議和洞見。這項(xiàng)能力潛力最大。

為了對(duì)科學(xué)大模型進(jìn)行評(píng)測(cè)，超對(duì)稱技術(shù)公司與復(fù)旦、上海交大、浙大、南航、中山大學(xué)、北師大等多所大學(xué)合作，正在號(hào)召全球一線的科研人員共同構(gòu)建一個(gè)最大的科研問題評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)集Research QA。該數(shù)據(jù)集覆蓋數(shù)學(xué)、物理、化學(xué)、生物、地理地質(zhì)、計(jì)算機(jī)、電子工程等主流科研領(lǐng)域。該數(shù)據(jù)集直接采集科研領(lǐng)域里前沿的研究課題作為問題，重點(diǎn)考察大模型回答的創(chuàng)新性?？茖W(xué)大模型將成為全球科研能力的底層引擎，帶來科研生產(chǎn)力的加速。

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