360 Zhinao 2-7B —— 360发布自主研发的智能大脑大模型升级版本

360Zhinao2-7B指的是什么？

360Zhinao2-7B是360自主研发的一款AI大模型，作为360智脑系列的升级版本，拥有7B参数，并提供了基础模型以及多种不同上下文长度的聊天模型选择。继前代产品360Zhinao1-7B之后，这款新版本通过采用多阶段训练方法和优化的数据处理策略进行了重大改进。这不仅提升了其在中英文通用任务上的表现，还特别增强了数学逻辑推理能力。当与国内外同规模开源AI模型进行比较时，在中文理解、IFEval指令遵循以及复杂数学推理方面，360Zhinao2-7B均居首位。此外，在长文本微调领域里，该模型也在多个相关评估标准中名列前茅。

360Zhinao2-7B的核心特性

• 言语的解读和创造具备解读与创建中英文字句的能力，适应各类语言操作需求。
• 对话技巧具备出色的交流能力，能够创建连贯、贴切并精准的对话回应。
• 支持多种上下文长度能够应对各种长度上下文的聊天模型，支持处理范围从4K至360K不等的历史对话记录。
• 数学中的逻辑推断：擅长解决数学难题并具备强大的逻辑推理能力，能够应对复杂多变的数学挑战。
• 多种语言兼容性支持除了中文之外，该模型同样支持英文，并能够在多种语言的数据集上接受训练及执行推理任务。
• 企业运用允许免费用于商业目的，涵盖教育领域、医疗服务及智慧客户服务等多重应用场景。

360智诺2-7B的核心技术机制

• 大规模预先训练模型由于提供的原文内容为空，没有具体内容可以进行伪原创改写。如果您有特定的文本需要帮助，请提供相关内容。
  • 分步式培训技术初期执行广泛的数据集非定向培训，随后提升优质数据在其中的占比，并开展下一阶段的培训工作。
  • 利用海量数据进行训练在第一阶段中，该模型接受了基于1万亿token的数据集进行训练，而在后续的第二阶段，则使用了大约一百亿token的数据来进行进一步的优化与学习。
• 基于Transformer的模型结构利用Transformer框架，这是一种在自然语言处理领域广泛应用的深度学习技术。
• 自我关注机制该模型采用自我关注机制来解析输入序列里的各个组成部分，使它能够洞悉词汇或词组间的 intricate 关联。
• 情境建模：此聊天模型能够处理各种长度的历史对话，并依据之前的交流内容来形成回应，这需要该模型拥有出色的对话语境理解技能。
• 改进方案由于提供的内容为空，没有具体文字可供改写。如果您有具体的段落或句子需要进行伪原创的修改，请提供详细信息，我会根据要求来进行相应的调整和表述。
  • 调整学习速率策略运用如余弦退火之类的学习率调整方案来改进训练流程。
  • 结合高低精度计算的训练方法运用如BF16（脑浮点16位）之类的混合精度训练方法，能够增强训练效能并降低内存消耗。

360Zhinao2-7B的工程位置

• Git代码库：在GitHub上可以找到奇虎360的项目仓库地址为 https://github.com/Qihoo360/360zhinao2
• HuggingFace的模型集合访问此链接以查看经过重新表述的内容：https://huggingface.co/collections/qihoo360/360zhinao2 的内容已经过改写，确保意思相同但用词不同。请注意，实际内容需要手动调整，这里提供的是指导思路而非自动处理文本的服务说明。

360Zhinao2-7B的使用情境

• 人工智能客户服务系统：通过自动化手段实现客户咨询的智能化处理，有效回应用户的疑问，并增强服务效能。
• 学习支持作为一种教学辅助资源，它为语言学习者提供了支持，并协助学生们掌握复杂的概念。
• 创作内容提供写作支持与内容创作服务，包括编写文章及创造创新文本等。
• 文字转换作为一种机器翻译解决方案，它能够自动化地完成多种语言间的转换工作。
• 数据查询优化搜索引擎，以呈现更加精准的搜索结果与资讯建议。