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OpenBA：一个从零开始的开源 15B 双向语言模型预训练
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文介绍了一个开源的150亿双语不对称seq2seq模型OpenBA，通过三阶段训练策略从头开始训练模型，展现出卓越性能，提供了预训练的主要细节，并重构了代码以符合Huggingface Transformers Library的设计原则。
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关键要点
- OpenBA是一个开源的150亿双语不对称seq2seq模型。
- 该模型通过三阶段训练策略从头开始训练，展现出卓越性能。
- OpenBA在380B令牌时的性能与LLaMA-70B和BLOOM-176B相媲美。
- 报告提供了预训练的主要细节，包括数据处理和模型架构设计的经验观察。
- 代码已重构以符合Huggingface Transformers Library的设计原则，方便开发者使用。
- 不同训练阶段的检查点已在指定链接上发布。
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