MosaicML Pretrained Transformer - 30B 简介

MPT-30B是MosaicML开源的一个300亿参数规模的基础大语言模型。这是距离MPT-7B系列模型发布仅仅一个多月时间又一次更新。

相比较此前的MPT-7B系列模型，MPT-30B修改了transformer架构，使其训练和推理更加高效。MPT-30B是一个基础大语言模型，训练数据依然来自MosaicML团队收集的1万亿文本和代码数据集。

MPT-30B具有区别于其他LLM的特殊能力，包括支持8k的上下文窗口（可以通过微调进一步扩展，类似于MPT-7B-StoryWriter），通过ALiBi支持上下文长度的外推，以及通过FlashAttention进行高效推理+训练。由于其预训练组合，它还具有强大的编码能力。

至于300亿参数规模，官方也宣称是一种精心选择的结果，MPT-30B的规模可以在单个GPU上部署：其16位精度的模型可以部署在单个xA100-80GB显卡上，而8位精度的模型则可以部署在一个A100-40GB显卡上。

MPT-30B依然是代码和预训练结果均开源可商用的方式授权，以Apache 2.0协议开源。