乾元BigBangTransformer

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。

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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：

主要功能：

使用示例：

假设你是一名金融分析师，你可以使用BBT模型来：

1. 自动生成市场分析报告的草稿。
2. 对财经新闻进行情感分析，以预测市场趋势。
3. 通过微调模型来理解特定的金融术语和概念。
4. 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。