BLOOM 的架构与 GPT-3 类似,按下一个词元预测的方式生成文本,最大的 176B 版本之外还有 560m、1b1、1b7、3b、7b1 等较小版本,均在同一数据集上训练。Hugging Face 的文档页给出了完整的模型配置说明与代码示例,并汇总了文本生成、文本分类、词元分类、问答等任务的使用指南,以及推理优化、训练技术等官方与社区资源,方便开发者直接上手调用与部署。 它适合做多语言文本生成实验的开发者,研究开源大模型训练方法与多语言能力的高校师生和研究机构,以及需要开放权重模型、可自行部署和微调的工程团队,是了解开放协作式大模型开发的代表性参考项目。
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