这一主打高性价比的轻量化大模型，面向学术研究完全开放，并支持免费商用。
在MMLU、GSM8K、HUMAN-EVAL等各项基准测评估中，孟子3-13B都表现出了不错的性能。
尤其在参量20B以内的轻量化大模型领域，中英文语言能力方面尤为突出。数学和编程能力也位于前列。
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△以上结果基于5-shot。
据介绍，孟子3-13B大模型是基于Llama架构，数据集规模高达3T Tokens。
语料精选自网页、百科、社交、媒体、新闻，以及高质量的开源数据集。通过在万亿tokens上进行多语言语料的继续训练，模型的中文能力突出并且兼顾多语言能力。
孟子3-13B大模型开源
只需两步，就能使用孟子3-13B大模型了。
首先进行环境配置。
pip install -r requirements.txt
然后快速开始。
import torchfrom transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizertokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Langboat/Mengzi3-13B-Base", use_fast=False, trust_remote_code=True)model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Langboat/Mengzi3-13B-Base", device_map="auto", trust_remote_code=True)inputs = tokenizer('指令：回答以下问题。输入：介绍一下孟子。输出：', return_tensors='pt')if torch.cuda.is_available():inputs = inputs.to('cuda')pred = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512, repetition_penalty=1.01, eos_token_id=tokenizer.eos_token_id)print(tokenizer.decode(pred[0], skip_special_tokens=True))
此外，他们还提供了一个样例代码，可用于基础模型进行单轮交互推理。
cd examplespython examples/base_streaming_gen.py --model model_path --tokenizer tokenizer_path
如果想要进行模型微调，他们也提供了相关文件和代码。
事实上，早在3月18日的澜舟大模型技术和产品发布会现场，就透露了孟子3-13B大模型的诸多细节。
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当时他们表示，孟子3-13B大模型训练已经完成。
对于选择13B版本的原因，周明解释道：
首先，澜舟明确以服务ToB场景为主，ToC为辅。
实践发现，ToB场景使用频率最高的大模型参数量多为7B、13B、40B、100B，整体集中在10B-100B之间。
其次，在这个区间范围内，从ROI（投资回报率）角度来讲，既满足场景需求，又最具性价比。
因此，在很长一段时间内，澜舟的目标都是在10B-100B参数规模范围内，打造优质的行业大模型。
作为国内最早一批大模型创业团队，去年3月，澜舟就发布了孟子GPT V1（MChat）。
今年1月，孟子大模型GPT V2（含孟子大模型-标准、孟子大模型-轻量、孟子大模型-金融、孟子大模型-编码）对公众开放。
好了，感兴趣的朋友可戳下方链接体验一下。
GitHub链接：https://github.com/Langboat/Mengzi3
HuggingFace：https://huggingface.co/Langboat/Mengzi3-13B-Base
ModelScope：https://www.modelscope.cn/models/langboat/Mengzi3-13B-Base
Wisemodel：https://wisemodel.cn/models/Langboat/Mengzi3-13B-Base
以上就是0门槛免费商用！孟子3-13B大模型正式开源，万亿token数据训练的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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