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AI 모델 탐색 3
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考虑到金融场景下存在非常多长文本的业务，基于我们高效的分布式训练框架，我们将模型的上下文长度在预训练阶段从4k扩充到了8k和16k，据我们所知，这也是首个在70B参数量级上达到8k及以上上下文长度的开源大模型。 具体细节参考：XuanYuan-70B 我们自研的指令微调数据预期模型能够在通用对话能力保留的同时，更加侧重金融领域的问答。具体来说，通用指令数据分为以下几个大类：常识百科、代码编程、逻辑推理、数学计算、创意生成、安全无害、摘要提取、翻译等。其中每一大类下又设计了多个子类，来尽可能保证指令数据的多样性和丰富度。 在训练过程中，我们同样保持8k的上下文长度，未采取外推的措施来提升上下文。后续我们将继续在预训练阶段来提升上下文长度。 同时训练数据中的question-answer pair，我们仅对answer部分计算损失。
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考虑到金融场景下存在非常多长文本的业务，基于我们高效的分布式训练框架，我们将模型的上下文长度在预训练阶段从4k扩充到了8k和16k，据我们所知，这也是首个在70B参数量级上达到8k及以上上下文长度的开源大模型。 具体细节参考：XuanYuan-70B 我们自研的指令微调数据预期模型能够在通用对话能力保留的同时，更加侧重金融领域的问答。具体来说，通用指令数据分为以下几个大类：常识百科、代码编程、逻辑推理、数学计算、创意生成、安全无害、摘要提取、翻译等。其中每一大类下又设计了多个子类，来尽可能保证指令数据的多样性和丰富度。 在训练过程中，我们同样保持8k的上下文长度，未采取外推的措施来提升上下文。后续我们将继续在预训练阶段来提升上下文长度。 同时训练数据中的question-answer pair，我们仅对answer部分计算损失。
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