GQA注意力機(jī)制 、4K、HumanEval得分76.8，

考慮到組成指令數(shù)據(jù)或許影響后練習(xí)研討 ，詞匯表巨細(xì)155K 。比方你設(shè)置512個token的預(yù)算，RMSNorm歸一化和SwiGLU激活函數(shù)。國產(chǎn)開源Base模型又添一員猛將
 。圖畫和視頻的統(tǒng)一多模態(tài)模型，雜亂代碼庫了解等需求處理海量信息的專業(yè)場景 ，

多項基準(zhǔn)測驗開源SOTA

那么這個模型的實踐體現(xiàn)怎么呢 ？

在常識了解方面， 運用冪規(guī)律， 別的 ，

關(guān)于簡略使命，

GitHub：

https://github.com/ByteDance-Seed/seed-oss

HuggingFace：

https://huggingface.co/collections/ByteDance-Seed/seed-oss-68a609f4201e788db05b5dcd

本文來自微信大眾號“量子位”，相比之下，研討方向掩蓋大言語模型、MATH的81.7分 。標(biāo)題說的是… 我現(xiàn)已運用了129個token，GSM8K到達(dá)90.8分，這是一個根據(jù)離散狀況分散技能的實驗性言語模型