TigerBot是由虎博科技开发的一系列开源多语言大规模语言模型， 2023年5月首次发布，推出了7B和180B两个版本的基础模型和对话模型。
一、主要特点
1.中英文能力：在保持出色英文能力的同时，特别强化了中文处理能力，填补了许多国际模型在中文方面的不足。
2.开源免费：采用开源策略，向学术研究和商业应用开放，促进了AI技术的普及和创新。
3.多样化的模型系列：提供了从7B到180B不同参数规模的模型，包括基础模型和对话模型，以及不同的量化版本，以适应不同的硬件环境和应用需求。
4.迭代优化：团队不断进行模型升级和性能优化，保持了模型的先进性。
5.应用接口：提供了多种应用接口和部署方式，方便开发者进行集成和应用。
二、技术原理
1.模型架构
基于Transformer：采用Transformer的核心架构，由多个编码器和解码器层组成，能够有效地对序列数据进行建模和处理，通过自注意力机制（selfattention）并行计算每个位置与其他位置的关联程度，从而更好地捕捉文本中的长距离依赖关系。
优化与创新：在Transformer基础上进行了优化和创新，如采用GQA（groupqueryattention）、flashattention等技术，提高了计算效率和模型性能。同时，运用RoPE（rotarypositionembedding）来处理位置信息，使模型能够更好地理解文本的顺序和结构。
2.训练数据
大规模高质量数据：使用了海量的多语言文本数据进行预训练，数据来源广泛，包括但不限于互联网文本、书籍、百科知识、学术论文等。在预训练前对数据进行了严格的清洗、去噪、去重等处理，确保数据的高质量。
指令微调数据：收集了大量的指令完成数据，涵盖了常见的用户指令类型，如事实性问答、开放式创作、语法分析、代码编辑等多种类型，按比例涵盖用户指令常见的10大类120小类任务，用于对模型进行微调，使模型能够更好地理解和遵循用户的指令。
3.训练方法
预训练：采用自监督学习的方式在大规模数据上进行预训练，学习语言的通用知识和模式，如单词的分布式表示、语法结构、语义理解等。预训练过程中，模型通过预测文本中的下一个单词或掩盖的单词来进行学习，从而掌握语言的内在规律。
指令微调：在预训练的基础上，使用指令完成数据进行微调，进一步优化模型在特定任务上的性能，使模型能够更好地适应各种实际应用场景。同时采用人类标注的10K goldset数据进行rejectionsampling的对齐微调，提高模型输出的准确性和实用性。
Holistic Training：采用全局训练方法，在预训练阶段就使模型具备了强大的指令遵循能力，而不是在预训练后再进行单独的指令微调，从而提高了训练效率和模型性能。
长文本处理优化：通过优化模型结构和训练方法，支持高达100K的上下文长度，使模型能够更好地处理长文本，如长篇小说、技术文档等，从而提升了模型在长文本处理方面的能力。
4.量化技术
采用先进的量化算法，如GPTQ等，将模型的参数进行量化，降低模型的存储和计算需求，在保持性能的同时大幅提高了模型的推理效率，使其能够在资源受限的设备上运行。
5.多任务学习
在训练过程中融合了多种任务，如文本生成、机器翻译、问答系统、代码生成等，使模型能够学习到不同任务之间的共性和差异，提高了模型的通用性和迁移学习能力，从而能够更好地应对各种复杂的实际应用场景。
三、训练数据
1.预训练数据来源
中文书籍：包括经典文学著作、学术著作、教材、通俗读物等，涵盖了丰富的语言表达方式、文化知识和专业领域内容，能够使模型学习到规范、准确且具有深度的语言知识和逻辑结构。
互联网文本：从大量的网页、新闻文章、博客、论坛、社交媒体等互联网平台收集而来，这些文本内容丰富多样，涵盖了各种领域和主题，反映了现实生活中的语言使用情况和最新的信息动态，有助于模型学习到与时俱进的语言表达方式和流行文化。
百科类书籍：如《中国大百科全书》《维基百科》等，这些资源提供了广泛而系统的知识，包括历史、地理、科学、技术、文化等各个领域，能够让模型获取到全面而准确的知识，提高模型在知识问答和信息检索方面的能力。
2.监督微调数据来源
人工标注数据：虎博科技组织专业人员进行标注，收集了大量的指令完成数据，涵盖了常见的用户指令类型，如事实性问答、开放式创作、语法分析、代码编辑等多种类型，按比例涵盖用户指令常见的10大类120小类任务，使模型能够更好地理解和遵循用户的指令。
公开NLP数据集：如mmlu、arc、squad_v2等业内主流的基准测试集，这些数据集经过了学术界和工业界的广泛验证和使用，具有较高的质量和权威性，可用于对模型进行微调优化和性能评估。
四、应用场景
1.内容创作与编辑
文章写作：可用于生成新闻报道、博客文章、科技评论、文学创作等各种类型的文章。用户只需提供主题、关键词或简要的提纲，TigerBot就能快速生成内容丰富、逻辑连贯的文章，大大提高写作效率。
文案创作：在广告宣传、营销推广、产品描述等方面，TigerBot可以根据产品特点和目标受众生成吸引人的文案，帮助企业提升品牌知名度和产品销量。
故事创作：能够创作各种类型的故事，如短篇小说、童话故事、科幻故事等，为创意写作提供灵感和素材。
代码生成与辅助编程：可帮助程序员生成代码片段、函数、类等，提高编程效率。还能进行代码理解、代码修改、代码优化等工作，辅助程序员进行软件开发和调试。
2.智能对话与客户服务
智能客服：可以集成到企业的客服系统中，自动回答客户的常见问题，如产品咨询、订单查询、故障排除等，提供24/7的在线服务，提高客户满意度和企业运营效率。
聊天机器人：作为聊天机器人应用于社交媒体、网站、移动应用等平台，与用户进行自然流畅的对话，提供陪伴、娱乐、信息咨询等服务，可根据用户的兴趣和偏好进行个性化推荐。
3.信息检索与知识问答
知识问答系统：可用于构建垂直领域的知识问答系统，如医疗、法律、金融等，为用户提供准确、全面的答案。也可以与搜索引擎结合，在搜索结果页面直接提供简洁明了的答案，提升用户的搜索体验。
文本解读与分析：能够对长文本进行解读和分析，提取关键信息、总结主要内容、识别文本中的情感倾向、进行文本分类等，帮助用户快速理解和处理大量文本信息。
4.语言学习与教育
语言学习辅助：帮助语言学习者进行语法学习、词汇记忆、口语练习、写作指导等，提供个性化的学习建议和反馈，提高语言学习效果。
智能教育系统：作为智能教育系统的核心组件，为学生提供个性化的学习辅导，根据学生的学习进度和能力水平生成针对性的学习内容和练习题目，还可以协助教师进行教学资源的创作和课程设计。
5.办公自动化与生产力提升
自动化文档处理：可用于生成各类办公文档，如工作报告、会议纪要、商务邮件等，还能对现有的文档进行格式调整、内容补充、语法检查等编辑工作，提高办公效率。
数据分析与可视化：结合数据分析工具，TigerBot可以帮助用户理解数据、生成数据分析报告，并将数据以直观的图表形式进行可视化展示，辅助用户进行决策。
6.娱乐与创意产业
游戏开发：在游戏剧情设计、角色对话生成、游戏攻略创作等方面发挥作用，为游戏开发者提供创意和内容支持，丰富游戏的玩法和体验。
影视与动画制作：协助创作影视剧本、动画脚本、角色台词等，为影视和动画制作团队提供创意灵感和内容创作支持。
