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简介
DCLM-Baseline-7B是一个7亿参数的语言模型，由DataComp for Language Models (DCLM)团队开发，主要使用英语。该模型旨在通过系统化的数据整理技术来提高语言模型的性能。模型训练使用了PyTorch与OpenLM框架，优化器为AdamW，学习率为2e-3，权重衰减为0.05，批次大小为2048序列，序列长度为2048个token，总训练token数达到了2.5T。模型训练硬件使用了H100 GPU。
截图
产品特色
使用Decoder-only Transformer架构，专注于解码任务。
支持英语（主要是）的语言处理。
使用AdamW优化器，具有2e-3的峰值学习率。
结合了StarCoder和ProofPile2数据集，达到4.1T token的数据量。
在多个任务上进行了评估，如MMLU、HellaSwag、Jeopardy等。
提供了详细的训练细节和评估结果，方便用户了解模型性能。
使用教程
首先安装open_lm库。
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导入必要的模块和类，包括AutoTokenizer和AutoModelForCausalLM。
使用AutoTokenizer从预训练模型中加载tokenizer。
使用AutoModelForCausalLM从预训练模型中加载模型。
准备输入数据，并将其转换为模型所需的格式。
设置生成参数，如max_new_tokens、top_p等。
调用模型的generate方法生成文本。
使用tokenizer解码生成的文本，并打印输出。
流量来源
| 直接访问 | 48.39% | 外链引荐 | 35.85% | 邮件 | 0.03% |
| 自然搜索 | 12.76% | 社交媒体 | 2.96% | 展示广告 | 0.02% |
最新流量情况
月访问量
25296.55k
平均访问时长
285.77
每次访问页数
5.83
跳出率
43.31%
总流量趋势图
地理流量分布情况
美国
17.94%
中国
17.08%
印度
8.40%
俄罗斯
4.58%
日本
3.42%
地理流量分布全球图
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