TeleChat Technical Report

在这份技术报告中，我们介绍了TeleChat，它是一个包含30亿、70亿和120亿参数的大型语言模型（LLMs）集合。它包括预训练的语言模型和与人类偏好对齐的微调聊天模型。TeleChat最初在一个包含英文和中文的多样化文本集合中进行预训练，包括数万亿个标记。随后，该模型经过微调以与人类偏好对齐，我们在报告中详细描述了这一方法。我们对TeleChat在各种任务中的表现进行了评估，包括语言理解、数学、推理、代码生成和基于知识的问答。我们的研究结果表明，TeleChat在各种公共基准测试中实现了与其他类似大小的开源模型相当的性能。为了支持未来利用LLMs的研究和应用，我们向公众社区发布了TeleChat的7B和12B变体的微调模型检查点、代码和部分预训练数据。

本文旨在介绍TeleChat，一个包含30亿、70亿和120亿参数的大型语言模型集合。TeleChat包括预训练语言模型和与人类喜好相一致的微调聊天模型。作者试图解决的问题是如何构建一个更好的语言模型，以及如何让它更符合人类的需求。

TeleChat首先在包含英文和中文的大量文本语料库上进行预训练，然后通过微调来使其更符合人类喜好。作者还采用了一种详细的方法来进行微调。TeleChat在语言理解、数学、推理、代码生成和基于知识的问答等各种任务上进行了评估，并发布了7B和12B变体的微调模型检查点以及代码和部分预训练数据。

TeleChat在公共基准测试中实现了与其他类似大小的开源模型相当的性能。作者还发布了微调模型检查点、代码和部分预训练数据，以支持未来利用LLMs进行的研究和应用。值得注意的是，TeleChat的微调模型与人类喜好相一致，能够用于聊天机器人等应用。

在这个领域中，最近还有一些相关的研究，例如GPT-3、Turing-NLG和T5等。