모델 소개
考虑到金融场景下存在非常多长文本的业务，基于我们高效的分布式训练框架，我们将模型的上下文长度在预训练阶段从4k扩充到了8k和16k，据我们所知，这也是首个在70B参数量级上达到8k及以上上下文长度的开源大模型。 具体细节参考：XuanYuan-70B 我们自研的指令微调数据预期模型能够在通用对话能力保留的同时，更加侧重金融领域的问答。具体来说，通用指令数据分为以下几个大类：常识百科、代码编程、逻辑推理、数学计算、创意生成、安全无害、摘要提取、翻译等。其中每一大类下又设计了多个子类，来尽可能保证指令数据的多样性和丰富度。 在训练过程中，我们同样保持8k的上下文长度，未采取外推的措施来提升上下文。后续我们将继续在预训练阶段来提升上下文长度。 同时训练数据中的question-answer pair，我们仅对answer部分计算损失。
주요 특징
特点摘要待依据来源补齐，不凭模型名称推断能力。
한계 및 유의 사항
구체적 한계를 판단할 출처가 부족합니다. 실제 성능, 지연, 데이터 정책, 라이선스와 버전 수명을 확인하세요.
출처별 요금 및 비용 분석
요금은 채널, 지역, 설정에 따라 다릅니다. 각 채널 요금은 개별 표시되며 제공사의 통일 공식 요금이 아닙니다.
| 출처 / 채널 | 입력 | 출력 | 과금 단위 | 수집 시간 |
|---|---|---|---|---|
| 확인된 요금이 없습니다. 출처를 확인하세요. | ||||
월간 기본 토큰 비용 추정
추정치에는 캐시 할인, 구간 요금, 멀티모달 추가 요금, 검색, 세금 및 추가 추론 출력이 포함되지 않습니다.
공개 평가 및 실행 설정
暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。
등록된 전체 순위 보기 →자주 묻는 질문
오픈 웨이트면 무료 상업 이용이 가능한가요?
반드시 그렇지는 않습니다. 버전별 라이선스, 상업 이용 조건과 정책을 확인하세요. 자체 배포에는 연산 및 유지 비용도 듭니다.
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출처 및 추적 기록
许可证：llama2。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。