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百度文心大模型4.5系列蜘蛛池留痕策略如何制定?模型开源,国内首发平台GitCode现已开放下载
作者:谷歌快排原理如何提高效率?   |  字数:23865  |  更新时间:2025-08-05 22:32:11/span>  |  分类:

知识

GitCode × CSDN 文心大模型实战测评与社区探讨系列活动火热进行中。百度

北京 2025年6月30日 /美通社/ -- 6月30日,文心百度文心大模型 4.5 系列模型正式开源,大模蜘蛛池留痕策略如何制定?并在国内领先的型系型开现已下载开源平台 GitCode 首发上线,为广大企业、列模开发者提供真正可用、源国好用、内首可落地的发平大模型解决方案。

现在,开放全球开发者、百度企业、文心研究机构等均可免费在 GitCode 平台 直接访问并下载体验文心大模型4.5 开源系列,大模支持部署、型系型开现已下载微调等各种不同场景的列模使用需求。

欢迎下载体验,源国蜘蛛池留痕策略如何制定?开启你的文心大模型之旅

文心大模型4.5系列开源模型

https://ai.gitcode.com/theme/1939325484087291906

百度文心大模型4.5系列模型开源
百度文心大模型4.5系列模型开源

文心4.5系列开源模型共10款,涵盖了激活参数规模分别为47B和3B的混合专家(MoE)模型(最大的模型总参数量为424B),以及0.3B的稠密参数模型。

针对 MoE 架构,百度提出了一种创新性的多模态异构模型结构,通过跨模态参数共享机制实现模态间知识融合,同时为各单一模态保留专用参数空间。此架构非常适用于从大语言模型向多模态模型的持续预训练范式,在保持甚至提升文本任务性能的基础上,显著增强多模态理解能力。

文心4.5系列模型均使用飞桨深度学习框架进行高效训练、推理和部署。在大语言模型的预训练中,模型FLOPs利用率(MFU)达到47%。实验结果显示,该系列模型在多个文本和多模态基准测试中达到SOTA水平,在指令遵循、世界知识记忆、视觉理解和多模态推理任务上效果尤为突出。模型权重按照Apache 2.0协议开源,支持开展学术研究和产业应用。此外,基于飞桨提供开源的产业级开发套件,广泛兼容多种芯片,降低后训练和部署门槛。

GitCode 平台:开源创新的理想土壤

GitCode 平台自 2023 年 9 月 22 日上线以来发展迅猛,已汇聚了超过 620 万的注册用户,月活用户达 120 万,已经成为颇具影响力的开源社区,庞大的用户基础和活跃的社区氛围为文心大模型的推广和应用提供了广阔的舞台。

GitCode平台
GitCode平台

作为全球开源生态的关键基础设施,GitCode 正以 AI 原生基因重塑开发者体验:平台集成了先进的代码托管服务,支持全面的版本控制、分支管理和协作开发功能。开发者可以通过 GitCode 便捷地上传、管理和分享代码仓库,享受无缝的协同开发体验。还提供了丰富的开源组件库和多样化的开发工具,无论是个人项目还是企业级应用,GitCode 都能为用户提供安全、稳定和高效的代码托管解决方案,助力开发者实现卓越的代码管理与协作。 

文心大模型与 GitCode 平台的深度融合,正催生一场超越技术层面的范式革命。这种融合不仅改变了传统的 AI 开发模式,还促进了推动中国开源生态的繁荣和创新,推动了 AI 产业生态的繁荣和可持续发展。可以预见,未来将有更多基于文心大模型的创新应用涌现出来。

文心已至  未来正来

深度解读,让开发者轻松玩转文心大模型,欢迎关注。

 
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