在当今AI领域，大规模预训练语言模型（PLM）已成为推动技术进步的关键力量。然而，训练和应用这些百亿级参数的大模型，对计算资源和技术能力提出了极高的要求。为了解决这一挑战，清华大学自然语言处理实验室与智源研究院联合发起了OpenBMB开源社区，旨在打造一个全面的大模型生态系统。
网站介绍
OpenBMB，全称为Open Lab for Big Model Base，专注于构建大规模预训练语言模型库及相关工具。其目标是加速百亿级以上大模型的训练、微调与推理，降低大模型的使用门槛，推动大模型的标准化、普及化和实用化。
功能特点
- 高性能模型： OpenBMB提供如Eurux-8x22B等高性能模型，在推理性能方面表现卓越，刷新了开源大模型的推理性能记录。
- 多功能工具集： 社区开发了BMTrain、BMCook、BMInf、OpenPrompt和OpenDelta等工具，支持模型的训练、压缩、推理以及提示学习等多种功能。
- 开源生态建设： 通过与全球开发者合作，积极推动大模型开源生态的发展，提供丰富的开源资源与工具。
- 深厚研究背景： 发起团队在自然语言处理和预训练模型领域拥有深厚的研究基础，已在顶级国际会议上发表多篇高水平论文。
相关项目
- CPM-Bee： 一个开源的双语预训练语言模型，参数量为10B，拥有十余种原生能力和强大的通用语言能力，并支持结构化输入和输出。
- BMTools： 一个扩展语言模型使用工具的开源仓库，提供构建和共享工具的平台。
- BMTrain： 高效的大模型训练工具包，支持预训练和微调。
优点评价
OpenBMB通过提供高性能模型和多功能工具集，极大地降低了大模型的使用门槛。其开源生态建设和深厚的研究背景，使其在大模型领域具有显著的影响力。
是否收费
OpenBMB采用免费与付费相结合的模式。基础工具和服务免费提供，同时也提供高级付费功能，以满足不同用户的需求。
总结
OpenBMB致力于让大模型飞入千家万户，通过提供高性能模型、多功能工具集和丰富的开源资源，推动大模型的标准化、普及化和实用化。对于希望在大模型领域进行探索和应用的开发者而言，OpenBMB无疑是一个不可多得的平台。
