自然语言处理 (NLP) 领域不断发展，新模型和技术不断涌现。Falcon 180B 就是此类突破之一，该模型席卷了 NLP 界。在本文中，我们将深入探讨是什么让 Falcon 180B 成为游戏规则的改变者，以及它为何在开放模型世界中掀起波澜。

Falcon 180B 通常位于 GPT 3.5 和 GPT4 之间，具体取决于评估基准，既然它已经公开发布，那么社区的进一步微调将非常有趣。

介绍

Hugging Face 是 NLP 领域的领先企业，最近在其平台上引入了 Falcon 180B。该模型拥有多达 1800 亿个参数，是迄今为止最大的公开可用的语言模型。

它使用 TII 的 RefinedWeb 数据集对令人印象深刻的 3.5 万亿个代币进行了训练，这标志着开放模型最长的单周期预训练。

但这对于普通用户或开发人员意味着什么？

简而言之，Falcon 180B 在功能方面树立了新标准，在各种自然语言任务中取得了最先进的结果。这不仅仅与尺寸有关；而且与尺寸有关。这是关于这个模型所拥有的力量和潜力。

是什么让猎鹰 180B 脱颖而出？

前所未有的规模： Falcon 180B 是其前身 Falcon 40B 的放大版本。它融合了多查询关注等创新，以增强可扩展性。该模型在 Amazon SageMaker 上同时使用多达 4096 个 GPU 对 3.5 万亿个令牌进行了训练，总计约 7,000,000 个 GPU 小时。这使得 Falcon 180B 比 Llama 2 大 2.5 倍，并且训练时的计算量增加了 4 倍。
多样化的训练数据： Falcon 180B 的数据集主要来自RefinedWeb（约 85%&#