摘要

本文介绍了 YuLan 系列开源大语言模型的开发，包括其模型架构、训练过程和应用前景。该模型在处理和理解自然语言方面具有广泛的能力，可应用于多种场景。

原理

YuLan 模型基于 Transformer 解码器架构，采用了多种先进技术，如旋转位置嵌入（RoPE）、SwiGLU 激活函数和 RMSNorm 层归一化等，以提高模型的性能和训练效率。此外，模型还使用了 BFloat16 混合精度和 Flash Attention 技术，进一步增强了处理大数值和加速训练的能力。

流程

YuLan 的训练过程包括预训练、指令微调（也称为监督微调）和人类对齐三个阶段。在预训练阶段，模型从大量文本中学习自然语言和世界知识；在指令微调阶段，模型学习如何根据自然语言指令执行任务；在人类对齐阶段，模型通过使用人工标注数据进行进一步训练，以确保其输出与人类期望和伦理标准一致。

应用

YuLan 模型可应用于多种自然语言处理任务，如文本生成、知识问答、推理计算、阅读理解等。此外，该模型还可应用于对话系统、智能客服、智能写作等领域，为人们的生活和工作带来便利。