全流程透明双语大语言模型MAP-Neo，4.5T 高质量数据训练

前言

近年来，大语言模型 (LLM) 已经成为人工智能领域最热门的研究方向之一，并在各种任务中展现出前所未有的性能。然而，由于商业利益的驱动，许多最具竞争力的模型，例如 GPT、Gemini 和 Claude，其训练细节和数据来源往往被隐藏在专有接口背后。这限制了学术界对 LLM 的深入研究和应用。

为了解决这一问题，研究团队开源了 MAP-Neo，一个高性能、透明的双语大语言模型，旨在推动 LLM 研究的民主化。MAP-Neo 拥有 70 亿参数，从头开始训练，并使用了 4.5T 经过精心清洗和筛选的高质量 token。

• Huggingface模型下载：https://huggingface.co/m-a-p/neo_7b

• AI快站模型免费加速下载：https://aifasthub.com/models/m-a-p

技术特点

MAP-Neo 的透明性和高性能源于其独特的设计和训练策略：

• 全流程透明： 与现有许多开源 LLM 不同，MAP-Neo 秉持着完全透明的理念，不仅公开了模型权重，还提供了完整的训练代码、预训练数据以及数据清洗流程，方便研究人员复现和验证模型。

• 高质量数据训练：