使用场景
研究人员使用该模型在自然语言理解任务中提高了模型的预测速度。
开发者利用模型进行代码生成，加快了开发流程。
教育机构采用该技术在教学中向学生展示语言模型的高级应用。
产品特色
支持非商业研究用途的语言模型训练与推理
提供基于代码的7B参数模型，经过200B和1T tokens的训练
兼容Llama格式的Pytorch状态字典，方便模型部署与使用
支持额外预测头以忽略标准自回归推理
提供Tokenizer以处理模型输入
遵循LLaMA Acceptable Use Policy，确保材料的合理使用
使用教程
1. 安装必要的依赖库，包括torch, fairscale, fire和sentencepiece。
2. 下载并解压模型的checkpoint目录，例如7B_200B_4。
3. 使用Tokenizer对输入数据进行编码。
4. 加载模型并配置模型参数，准备进行推理或训练。
5. 根据需要设置forward()函数的return_all_heads参数，以决定是否返回所有预测头的输出。
6. 运行模型进行推理或训练，并根据输出结果进行后续处理。
7. 遵守Acceptable Use Policy，确保模型使用符合规定。
