1800亿参数 支持中文，3.5万亿训练数据 开源类ChatGPT模型

　　阿联酋阿布扎比技术创新研究所(Technology Innovation Institute，简称TII)在官网发布了，目前性能最强的开源大语言模型之一Falcon180B。

　　TII表示，Falcon180B拥有1800亿参数，使用4096个GPU在3.5万亿token 数据集上进行训练，这也是目前开源模型里规模最大的预训练数据集之一。Falcon180B有基础和聊天两个模型，允许商业化。

　　Falcon180B在多个权威测试平台中，在推理、编程、知识测试等方面，超过了Meta最新发布的 Llama270B 和 OpenAI 的 GPT-3.5，可媲美谷歌的PaLM2-Large仅次于GPT-4。

　　今年5月，「AIGC开放社区」曾介绍过TII发布的一款类ChatGPT开源大语言模型Falcon-40B。

　　该产品刚推出便成为Huggingface的开源大语言模型排行第一名，击败了LLaMa65b、GPT4-X-Alpasta-30b、LLaMa30b等众多著名开源项目成为一匹黑马。

　　Falcon180B便是在Falcon-40B基础之上研发而成，并将模型参数扩大了4.5倍，训练集从1万亿提升至3.5万亿token，并在算法、推理、硬件部署方面进行了大幅度优化。

　　其中，最大的亮点就是Falcon180B- chat版本支持中文，并进行了数据微调。

　　Falcon180B简单介绍

　　预训练方面，Falcon180通过使用 Amazon SageMaker 在多达4096个GPU上同时对3.5万亿个token数据集进行训练，总共花费了约7，000，000个小时。

　　TII表示，Falcon180B的规模是Llama2的2.5倍，而训练所需的算力资源是Llama2的4倍。

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　　Falcon180B的训练数据集主要来自RefinedWeb的网络数据(大约占85%)。还在对话、技术论文和一小部分代码 (约占3%) 等，经过整理的混合数据的基础上进行了训练。

　　Falcon180B-chat模型在聊天和指令数据集上进行了微调，并混合了多个大规模对话数据集，使其能够更好地理解用户的文本提示意图，生成丝滑、流畅、拟人化的各种文本内容。

　　Falcon180B性能评测

　　Falcon180B在MMLU上的测试结果，优于Llama270B 和 OpenAI 的 GPT-3.5;在 HellaSwag、LAMBADA、WebQuestions、Winogrande、PIQA、ARC等测试中，可媲美谷歌的PaLM2-Large。

　　目前，Falcon180B在Hugging Face排行榜上得分为68.74，是得分最高的公开发布的预训练大语言模型，超越了Meta的 LLaMA2、LLaMA等。

　　Falcon180B- chat使用体验

　　「AIGC开放社区」通过在线demo体验了一下Falcon180B- chat，使用方法和ChatGPT一样，中文生成的内容基本达到了GPT-3.5的效果，支持单话题，多轮深度询问。

　　例如，询问，中国历史上有哪些著名诗人?Falcon180B- chat可以按照罗列的方式，列出最知名的诗人。

　　让其详细介绍一下李白。

　　再介绍一下李白对现代人的影响。Falcon180B- chat的整体回复内容非常丝滑、流畅。

　　关于TII

　　TII 成立于2020年，是阿布扎比高等教育和科技部 (ADEK) 旗下的研究机构。TII 的目标是推动科学研究、开发前沿技术并将其商业化，以促进阿布扎比和阿联酋的经济发展。

　　目前，TII拥有来自74个国家的800多名研究专家，发表了700多篇论文和25多项专利，是世界领先的科学研究机构之一。