AI21实验室推出大语言模型Jamba-1.5系列，它们基于Jamba架构，融合了Transformer和Mamba模型的优势，专门针对指令调优进行了优化。Jamba-1.5有两个版本：Jamba-1.5-Large（94亿活跃参数）和Jamba-1.5-Mini（12亿活跃参数）。例如，你有一个能够理解和执行指令的智能助手。你可以告诉它“找出这篇文章中的主要论点”，或者“按照这个格式写一份报告”，然后助手就能生成你想要的内容。Jamba-1.5就是这样的智能助手，它不仅能理解和执行指令，还能在对话中保持上下文的连贯性，生成高质量的文本。
- 官网地址：https://www.ai21.com/jamba
主要功能：
- 指令调优：Jamba-1.5能够理解和执行各种指令。
- 长文本处理：它能有效处理长达256K令牌的长文本，这在开放模型中是最长的。
- 多语言支持：Jamba-1.5在多语言环境下也表现出色。
主要特点：
- 混合架构：结合了Transformer和Mamba模型的优点，提高了吞吐量，降低了内存使用。
- 高效量化技术：引入了ExpertsInt8量化技术，使得模型在保持质量的同时，能够在有限的硬件资源上运行。
- 公开可用：模型权重公开，可以自由下载和使用。
工作原理：
- 模型架构：Jamba-1.5采用了混合Transformer-Mamba架构，每个区块包含多层Transformer和Mamba层，以及混合专家(MoE)模块。
- 量化技术：ExpertsInt8技术通过量化模型权重，减少了模型在运行时的内存需求，同时保持了模型质量。
- 训练过程：模型经过预训练、中期训练和后期训练，以获得各种技能和对话能力。
具体应用场景：
- 学术研究：在知识问答、阅读理解等学术基准测试中表现出色。
- 聊天机器人：在对话场景中，能够提供流畅、连贯的对话体验。
- 长文本生成：能够生成长篇文章、报告或其他需要长篇文本的内容。
- 多语言环境：在非英语语言环境中也能发挥作用，适用于多语言文本处理。
论文还提到了Jamba-1.5在多个基准测试中的表现，以及它在长文本处理方面的优势。此外，论文还讨论了模型的对齐和安全性问题，强调了透明度和与客户、监管机构以及独立第三方的合作。最后，论文列出了参与Jamba-1.5开发和评估的贡献者名单。
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