Linly：全新中文基础与对话大模型

Linly系列中文语言大模型，由大数据系统计算技术国家工程实验室开发，旨在填补中文基础模型在百亿到千亿级预训练参数的空白。这一系列模型包括中文基础模型和对话模型，均基于LLaMA底座，利用中英平行语料的增量预训练，强化了模型的中文处理能力。

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模型的主要优势和特性：

多层次训练策略：利用32个A100 GPU进行不同量级和功能的中文模型训练，确保模型的充分训练并提供强大的baseline。Linly33B是目前最大的中文LLaMA模型，提供了丰富的训练细节和实验结果以确保项目的高可复现性。
高兼容性与易用性：模型支持CUDA和CPU的量化推理框架，并兼容HuggingFace格式，便于广泛使用。
开源策略：项目公开所有训练数据、代码、参数细节及实验结果，用户可以轻松地将这些资源用于自己的研究或项目中。

模型应用概览：

Linly-Chinese-LLaMA：以LLaMA为基础，进行高质量中文语料的增量训练，已开放7B、13B及33B版本，适用于广泛的语言理解任务。
Linly-ChatFlow：专注于对话模型，基于400万指令数据集进行精调，提供了7B和13B的对话模型版本。
Linly-ChatFlow-int4：4-bit量化版本，适合在CPU上部署模型推理，提高了模型在边缘设备上的应用灵活性。

未来发展方向：

项目团队正在对Linly说系列模型进行深入研发，未来将发布33B和65B的更新版本，可能带来更优异的性能。此外，团队计划通过人类反馈的强化学习（RLHF）、适用于中文的字词结合tokenizer、更高效的GPU int3/int4量化推理方法等技术进一步提升模型的效率和效果。Linly项目也将针对虚拟人、医疗及智能体场景推出更多专业化的应用模型。

这个项目不仅在技术上进行了大胆的创新，如通过全参数训练而非常见的LoRA方法，还在应用的多样性上展示了极大的潜力。特别是其对开源文化的承诺，为像我这样的开发者提供了极大的便利和机会，使我们能够在自己的项目中直接利用这些强大的模型。