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悟道 · 天鹰 Aquila 模型的更多细节将在官方技术报告中呈现。请关注官方渠道更新。包括 [FlagAI GitHub仓库](https://github.com/FlagAI-Open/FlagAI/),[FlagAI 知乎账号](https://www.zhihu.com/people/95-22-20-18)、[FlagAI 官方技术交流群](https://github.com/FlagAI-Open/FlagAI/blob/master/wechat-qrcode.jpg)、智源研究院微信公众号、智源社区微信公众号。
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| 模型 | 模型类型 | 简介 | 单独下载模型权重 | 状态 | 训练所用显卡 |
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| Aquila-7B | 基础模型,70亿参数 | **Aquila 基础模型**在技术上继承了 GPT-3、LLaMA 等的架构设计优点,替换了一批更高效的底层算子实现、重新设计实现了中英双语的 tokenizer,升级了 BMTrain 并行训练方法,实现了比 Magtron+DeepSpeed ZeRO-2 将近8倍的训练效率。 | [下载Aquila-7B](http://model.baai.ac.cn/model-detail/100098) | 已发布 | Nvidia-A100 |
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| Aquila-33B |基础模型,330亿参数 | 同上 | —— | **敬请期待** | Nvidia-A100 |
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| AquilaChat-7B |SFT model,基于 Aquila-7B 进行微调和强化学习 | **AquilaChat 对话模型**支持流畅的文本对话及多种语言类生成任务,通过定义可扩展的特殊指令规范,实现 AquilaChat对其它模型和工具的调用,且易于扩展。 <br><br>例如,调用智源开源的 **[AltDiffusion](https://github.com/FlagAI-Open/FlagAI/tree/master/examples/AltDiffusion-m18) 多语言文图生成模型**,实现了流畅的文图生成能力。配合智源 **InstructFace 多步可控文生图模型**,轻松实现对人脸图像的多步可控编辑。 | [下载AquilaChat-7B](https://model.baai.ac.cn/model-detail/100101) | 已发布 | Nvidia-A100 |
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| AquilaChat-33B |SFT model,基于 Aquila-33B 进行微调和强化学习 | 同上 |—— | **敬请期待** | Nvidia-A100 |
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| AquilaCode-7B-NV | 基础模型,“文本-代码”生成模型,基于 Aquila-7B继续预训练,在英伟达芯片完成训练 | AquilaCode-7B 以小数据集、小参数量,实现高性能,是目前支持中英双语的、性能最好的开源代码模型,经过了高质量过滤、使用有合规开源许可的训练代码数据进行训练。<br><br> AquilaCode-7B 分别在英伟达和国产芯片上完成了代码模型的训练。 |[下载AquilaCode-7B-NV](https://model.baai.ac.cn/model-detail/100102) | 已发布 | Nvidia-A100 |
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| AquilaCode-7B-TS |基础模型,“文本-代码”生成模型,基于 Aquila-7B继续预训练,在天数智芯芯片上完成训练 | 同上 | [下载AquilaCode-7B-TS](https://model.baai.ac.cn/model-detail/100099) | 已发布 | Tianshu-BI-V100 |
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悟道·天鹰Aquila系列模型将持续开源更优版本,大家可以先删除原来目录下的 `model_pytorch.bin`,再下载新权重,其他使用方式不变。详情见:**[变更日志](https://github.com/FlagAI-Open/FlagAI/blob/master/examples/Aquila/changelog_zh.md)** 。
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悟道 · 天鹰 Aquila 模型的更多细节将在官方技术报告中呈现。请关注官方渠道更新。包括 [FlagAI GitHub仓库](https://github.com/FlagAI-Open/FlagAI/),[FlagAI 知乎账号](https://www.zhihu.com/people/95-22-20-18)、[FlagAI 官方技术交流群](https://github.com/FlagAI-Open/FlagAI/blob/master/wechat-qrcode.jpg)、智源研究院微信公众号、智源社区微信公众号。
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| 模型 | 模型类型 | 简介 | 文件路径 | 单独下载模型权重 | 状态 | 训练所用显卡 |
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| Aquila-7B | 基础模型,70亿参数 | **Aquila 基础模型**在技术上继承了 GPT-3、LLaMA 等的架构设计优点,替换了一批更高效的底层算子实现、重新设计实现了中英双语的 tokenizer,升级了 BMTrain 并行训练方法,实现了比 Magtron+DeepSpeed ZeRO-2 将近8倍的训练效率。 | [下载Aquila-7B](http://model.baai.ac.cn/model-detail/100098) | 已发布 | Nvidia-A100 |
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| Aquila-33B |基础模型,330亿参数 | 同上 | —— | **敬请期待** | Nvidia-A100 |
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| AquilaChat-7B |SFT model,基于 Aquila-7B 进行微调和强化学习 | **AquilaChat 对话模型**支持流畅的文本对话及多种语言类生成任务,通过定义可扩展的特殊指令规范,实现 AquilaChat对其它模型和工具的调用,且易于扩展。 <br><br>例如,调用智源开源的 **[AltDiffusion](https://github.com/FlagAI-Open/FlagAI/tree/master/examples/AltDiffusion-m18) 多语言文图生成模型**,实现了流畅的文图生成能力。配合智源 **InstructFace 多步可控文生图模型**,轻松实现对人脸图像的多步可控编辑。 | [下载AquilaChat-7B](https://model.baai.ac.cn/model-detail/100101) | 已发布 | Nvidia-A100 |
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| AquilaChat-33B |SFT model,基于 Aquila-33B 进行微调和强化学习 | 同上 |—— | **敬请期待** | Nvidia-A100 |
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| AquilaCode-7B-NV | 基础模型,“文本-代码”生成模型,基于 Aquila-7B继续预训练,在英伟达芯片完成训练 | AquilaCode-7B 以小数据集、小参数量,实现高性能,是目前支持中英双语的、性能最好的开源代码模型,经过了高质量过滤、使用有合规开源许可的训练代码数据进行训练。<br><br> AquilaCode-7B 分别在英伟达和国产芯片上完成了代码模型的训练。 |[下载AquilaCode-7B-NV](https://model.baai.ac.cn/model-detail/100102) | 已发布 | Nvidia-A100 |
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| AquilaCode-7B-TS |基础模型,“文本-代码”生成模型,基于 Aquila-7B继续预训练,在天数智芯芯片上完成训练 | 同上 | [下载AquilaCode-7B-TS](https://model.baai.ac.cn/model-detail/100099) | 已发布 | Tianshu-BI-V100 |
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悟道·天鹰Aquila系列模型将持续开源更优版本,大家可以先删除原来目录下的 `model_pytorch.bin`,再下载新权重,其他使用方式不变。详情见:**[变更日志](https://github.com/FlagAI-Open/FlagAI/blob/master/examples/Aquila/changelog_zh.md)** 。
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