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BBT-2-12B-Text基于中文700亿tokens进行预训练，经过指令微调的BBT-2基础模型可以回答百科类和日常生活的问题。BBT-2 5-13B-Text基于中文+英文 2000亿tokens进行预训练。

产品简介

乾元BigBangTransformer是什么？

乾元BigBangTransformer（简称BBT）是一系列基于GPT Decoder-only架构的大规模预训练模型。这些模型专为处理和理解自然语言设计，能够执行多种语言相关的任务，包括但不限于对话生成、文本摘要、翻译等。

主要特点：

大规模预训练：BBT模型使用高达2000亿tokens的语料库进行预训练。多语言支持：包括中文和英文在内的多语言处理能力。开源：模型代码和权重向社区开放，便于开发者使用和进一步研究。微调能力：模型可以通过指令微调来适应特定的下游任务。

主要功能：

对话生成：BBT模型能够生成连贯和相关的对话文本。文本理解：模型能够理解和回答基于文本的问题。自定义训练：开发者可以使用自己的数据对模型进行进一步的训练和微调。多领域应用：模型可以应用于金融、新闻、社交媒体等多个领域。

使用示例：

假设你是一名金融分析师，你可以使用BBT模型来：

自动生成市场分析报告的草稿。对财经新闻进行情感分析，以预测市场趋势。通过微调模型来理解特定的金融术语和概念。利用模型的对话能力与客户进行自动化交流。

总结：

乾元BigBangTransformer是一系列功能强大的预训练语言模型，它们通过大规模数据训练，具备了优秀的语言理解和生成能力。模型的开源特性为开发者提供了灵活性，使其能够根据不同的应用场景进行定制和优化，推动自然语言处理技术的发展和应用。

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乾元BigBangTransformer7+

乾元BigBangTransformer是什么？

主要特点：

主要功能：

使用示例：

总结：