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介绍 MPT-7B：一种新的开源、可商业使用的 LLM
MPT-7B 提供优化的架构和性能增强，包括与 HuggingFace 生态系统的兼容性。该模型在 1 万亿个文本和代码标记上进行了训练，并为可商业使用的 LLM 树立了新标准。
来源:Qudata介绍 MPT-7B：一种新的开源、商业可用的 LLM
大型语言模型 (LLM) 是强大的工具，可以生成文本、回答问题并执行其他任务。但是，大多数现有的 LLM 要么不是开源的，要么不是商业可用的，要么没有经过足够的数据训练。然而，这种情况即将改变。
MosaicML 的 MPT-7B 标志着开源大型语言模型领域的一个重要里程碑。MPT-7B 建立在创新和效率的基础上，为商业可用的 LLM 树立了新标准，提供无与伦比的质量和多功能性。
MosaicML 的 MPT-7BMPT-7B 从头开始训练了令人印象深刻的 1 万亿个文本和代码标记，成为 LLM 世界中可访问性的灯塔。与之前的产品不同，MPT-7B 的设计是开源的，并且具有商业用途，而之前的版本通常需要大量资源和专业知识来训练和部署。它使企业和开源社区都能充分利用其所有功能。
MPT-7B 的一个关键特性是其架构和优化增强功能。通过使用 ALiBi 代替位置嵌入并利用 Lion 优化器，MPT-7B 实现了卓越的收敛稳定性，即使在出现硬件故障的情况下也是如此。这确保了不间断的训练运行，大大减少了对人工干预的需求并简化了模型开发流程。
在性能方面，MPT-7B 凭借其优化的层而大放异彩，包括 FlashAttention 和低精度 layernorm。这些改进使 MPT-7B 能够提供极快的推理速度，比同类其他模型快两倍。无论是使用标准管道生成输出还是部署自定义推理解决方案，MPT-7B 都能提供无与伦比的速度和效率。