AI 創(chuàng)業(yè)公司 MosaicML 近日發(fā)布了其 70 億參數(shù)模型 MPT-7B-8K，據(jù)悉，該模型一次可以處理 8000 字文本，相當(dāng)擅長處理長文重點摘要和問答，還能在 MosaicML 平臺上根據(jù)特定任務(wù)，進一步微調(diào)相關(guān)配置。
據(jù)悉，系列模型采用了 150 萬個 Token，并以 256 塊 H100 GPU 花 3 天完成模型訓(xùn)練而成。MosaicML 本次發(fā)布了 3 個版本模型，包括 MPT-7B-8k、MPT-7B-8k-Instruct 和 MPT-7B-8k-Chat。
其中，第一個版本 MPT-7B-8k、是以 Transformer 解碼器為基礎(chǔ)，并以 FlashAttention 和 FasterTransformer 機制來加速訓(xùn)練與推論，能一次處理 8000 字文本，MosaicML 公司表示，該模型開源、允許商用。
第二個版本 MPT-7B-8k-Instruct 是以第一個版本 MPT-7B-8k 微調(diào)而成，MosaicML 公司表示，MPT-7B-8k-Instruct 模型可處理長篇指令，特別注重于生成“摘要和問答”，該模型一樣開源且可商用。
第三個版本 MPT-7B-8k-Chat 則是機器人對話式的 AI 模型，MosaicML 公司宣稱，該模型額外多用了 15 億個聊天數(shù)據(jù) Token，在第一版模型 MPT-7B-8k 之上繼續(xù)訓(xùn)練而成，該模型開源，但不允許商用。
據(jù)此前報道，MosaicML 公司也推出了一款號稱訓(xùn)練成本僅為競品零頭的 MPT-30B 開源模型，該公司日前已將所有開源模型發(fā)布于 Huggingface 平臺，感興趣的小伙伴們可以前往進行相關(guān)了解，還可以在本地硬件上使用自己的數(shù)據(jù)，在下載后，對模型進行各種微調(diào)。
