今天，李开复博士带队创办的AI2.0公司零一万物正式开源发布首款预训练大模型Yi-34B，模型开放商用申请，已在阿里云魔搭社区ModelScope首发。魔搭第一时间推出了模型部署相关教程，供开发者参考并快速上手。
零一万物此次开源的Yi系列模型包含34B和6B两个版本。据Hugging Face英文开源社区平台和C-Eval中文评测的最新榜单，Yi-34B 预训练模型取得了多项SOTA 国际最佳性能指标认可，成为全球开源大模型“双料冠军”。
零一万物创始人及 CEO 李开复博士表示：“零一万物坚定进军全球第一梯队目标，从招的第一个人，写的第一行代码，设计的第一个模型开始，就一直抱着成为‘World's No.1’的初衷和决心。”
魔搭社区开源地址：
- https://www.modelscope.cn/models/01ai/Yi-34B/summary
- https://www.modelscope.cn/models/01ai/Yi-6B/summary
Yi-34B登顶全球英文及中文权威榜单No.1
在Hugging Face英文测试公开榜单Pretrained预训练开源模型排名中，Yi-34B以70.72分位列全球第一，碾压LLaMA2-70B和Falcon-180B等众多大尺寸模型。
Hugging Face Open LLM Leaderboard (pretrained) 大模型排行榜，Yi-34B高居榜首(2023年11月5日)
在C-Eval中文权威榜单排行榜上, Yi-34B超越了全球所有开源模型。对比GPT-4，在CMMLU、E-Eval、Gaokao 三个主要的中文指标上，Yi-34B也具有绝对优势。
C-Eval 排行榜:公开访问的模型，Yi-34B全球第一(2023年11 月5日)
在全球大模型各项评测中最关键的MMLU（Massive Multitask Language Understanding大规模多任务语言理解）、BBH等反映模型综合能力的评测集上，Yi-34B同样表现突出，在通用能力、知识推理、阅读理解等多项指标评比中全部胜出。
各评测集得分:Yi 模型 v.s. 其他开源模型
和LLaMA2一样，Yi系列模型在GSM8k、MBPP的数学和代码评测表现略逊GPT模型。未来，零一万物的系列开源计划中将推出代码能力和数学能力专项的继续训练模型。
200K超长上下文窗口
Yi-34B模型将发布支持200K超长上下文窗口（context window）版本，可以处理约40万汉字超文本输入。上下文窗口是大模型综合运算能力的金指标之一，对于理解和生成与特定上下文相关的文本至关重要。
受限于计算复杂度、数据完备度等问题，上下文窗口规模扩充从计算、内存和通信的角度存在各种挑战。为此，零一万物技术团队实施了一系列优化，包括计算通信重叠、序列并行、通信压缩等，实现了在大规模模型训练中近100倍的能力提升，也为Yi系列模型上下文规模下一次跃升储备了充足“电力”。
AI Infra实测实现40%训练成本下降
李开复曾经表示，“做过大模型Infra的人比做算法的人才更稀缺”。超强的Infra能力是大模型研发的核心护城河之一。
AI Infra（AI Infrastructure 人工智能基础架构技术）涵盖大模型训练和部署提供各种底层技术设施，包括处理器、操作系统、存储系统、网络基础设施、云计算平台等等。
零一万物Yi系列大模型基于阿里云平台打造，阿里云强大的智能算力基础设施为模型训练提供了稳固的基石。零一万物的Infra技术通过“高精度”系统、弹性训和接力训等全栈式解决方案，确保训练高效、安全地进行。
凭借强大的AI Infra，Yi-34B模型训练成本实测下降40%，实际训练完成达标时间与预测的时间误差不到一小时，进一步模拟上到千亿规模训练成本可下降多达50%。目前，零一万物Infra能力实现故障预测准确率超过90%，故障提前发现率达到 99.9%，不需要人工参与的故障自愈率超95%。
零一万物组建了由前Google大数据和知识图谱专家领衔的数据团队，建设了高效、自动、可评价、可扩展的智能数据处理管线；还自研出一套“规模化训练实验平台”，用来指导模型的设计和优化。数据处理管线和加大规模预测的训练能力建设，把以往的大模型训练碰运气的“炼丹”过程变得极度细致和科学化。
李开复宣布，零一万物已启动下一个千亿参数模型的训练。
接下来，零一万物将基于Yi系列大模型，打造更多To C超级应用。李开复强调，“AI 2.0是有史以来最大的科技革命，它带来的改变世界的最大机会一定是平台和技术，正如PC时代的微软Office，移动互联网时代的微信、抖音、美团一样，商业化爆发式增长概率最高的一定是ToC应用。零一万物邀请开发者社群跟我们一起搭建 Yi 开源模型的应用生态系，协力打造AI 2.0时代的超级应用。”
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