本报告介绍了OpenBA，一个开源的150亿双语不对称seq2seq模型，通过三阶段训练策略从头开始训练模型。该模型在多个基准测试上表现出色，并提供了预训练的主要细节和增强技术。代码已重构以符合Huggingface Transformers Library的设计原则，并发布了不同训练阶段的检查点。

本报告介绍了OpenBA，一个开源的150亿双语不对称seq2seq模型，通过三阶段训练策略从头开始训练模型。该模型在多个基准测试上表现出色，并提供了预训练的主要细节和增强技术。代码已重构以符合Huggingface Transformers Library的设计原则，并发布了不同训练阶段的检查点。

本报告介绍了OpenBA，一个开源的150亿双语不对称seq2seq模型，通过三阶段训练策略从头开始训练模型。该模型在多个基准测试上表现出色，提供了预训练的主要细节和增强技术。代码已重构以符合Huggingface Transformers Library的设计原则，并发布了不同训练阶段的检查点。