作者 | 周愚

编辑 | 邓咏仪

36氪获悉，7月11日，百川智能公司正式发布通用大语言模型Baichuan-13B-Base、对话模型Baichuan-13B-Chat及其INT4/INT8两个量化版本，参数量达130亿。

这是自今年4月成立以来，百川智能发布的第二款通用大语言模型。6月15日，百川智能推出首款70亿参数量中英文语言模型——Baichuan-7B，36氪此前也做过报道。

预训练模型“底座”因其灵活的可定制性，适合具有一定开发能力的开发者和企业，而普通用户则更关注具有对话功能的对齐模型。本次发布13B-Base的同时，百川智能也发布了其对话模型Baichuan-13B-Chat，对开发者而言部署简单、开箱即用。

而百川智能还同时开源了Baichuan-13B-Chat的INT8和INT4两个量化版本，可以被近乎无损地部署在如3090等的消费级显卡上。

相比此前发布的Baichuan-7B，这次发布的Baichuan-13B是参数量更大的版本。Baichuan-13B在1.4万亿token数据集上训练，参数量超过LLaMA-13B 40%。

据百川智能，Baichuan-13B在C-EVAL、MMLU等中、英文领域权威评测榜单上均进行了能力测试，测试结果位于国内外大模型的前列。

在中文C-EVAL评测中，Baichuan-13B-Base、Baichuan-13B-Chat分别取得53.4分、51.5分。来源：百川智能

比如，在中文领域权威评测C-EVAL中，Baichuan-13B得分在自然科学、医学、艺术、数学等领域，超过了Meta旗下的LLaMA-13B等同尺寸的大语言模型；而在社会科学、人文科学等领域，超过了ChatGPT。

而在英文权威评测榜单MMLU上，Baichuan-13B得分则在所有领域内，超过了包括LLaMA-13B在内的所有同尺寸开源模型。Baichuan-13B-Base和ChatGPT的得分，分别达51.6分和52.1分。

Baichuan-13B在中文评测C-EVAL上的表现。来源：百川智能

Baichuan-13B在英文评测MMLU上的表现。来源：百川智能

面向中文语言模型的C-Eval评测基准，是由上海交通大学、清华大学以及爱丁堡大学联合创建，覆盖了52个来自不同行业领域的学科。 MMLU则主要是对模型的英文跨学科专业能力进行深入测试，由加州大学伯克利分校等知名高校共同打造，集合了不同领域的57个学科。

在语言模型中，上下文窗口长度对于理解和生成与特定上下文相关的文本至关重要。Baichuan-13B上下文窗口长度为4096，不同于Baichuan-7B的RoPE编码方式，Baichuan-13B使用了ALiBi位置编码技术。

该技术能够处理长上下文窗口，甚至推断超出训练期间读取数据的上下文长度，从而更好捕捉文本中上下文的相关性，做出更准确的预测或生成。

此外，为了取得在中、英两种语言中的均衡表现，Baichuan-13B采用了相对平衡的中英文语料配比和多语言对齐语料。

本次发布依然延续开源、可商用的原则。目前，Baichuan-13B-Base和Chat均已发布在Hugging Face、Github以及Model Scope平台上。该模型对学术研究完全开放，其他开发者在获得官方商用许可后，即可免费试用。

附项目开源地址：

Hugging Face：

预训练模型：https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan-13B-Base

对话模型：https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan-13B-Chat

Github：https://github.com/baichuan-inc/Baichuan-13B

Model Scope：

预训练模型：https://modelscope.cn/models/baichuan-inc/Baichuan-13B-Base/

对话模型：https://modelscope.cn/models/baichuan-inc/Baichuan-13B-Chat/