Linglong 317M

🚀 玲珑 (LingLong): 小型中文预训练语言模型

玲珑（LingLong）是由南开大学软件学院训练的中文预训练语言模型。它基于 GPT - 3 架构构建，并在大量私有数据集上进行了精心训练。尽管玲珑的参数数量仅为 3.17 亿，远小于原始 GPT - 3 模型，但在各种自然语言处理（NLP）任务中都取得了令人瞩目的成果。“玲珑”在中文里意为“精致”或“小巧”，这一名称精准地体现了该模型虽小但功能强大的特点。

虽然该模型的性能无法与拥有数千亿参数的大型预训练语言模型相媲美，但其相对较少的参数数量使计算资源有限的研究人员也能使用。因此，它为后续研究（如微调）提供了一个绝佳的基础。研究人员可以借助这个模型，在无需大量计算资源的情况下，深入探索预训练语言模型的奥秘，解开语言处理的谜团。

🚀 快速开始

玲珑模型为研究人员提供了一个便捷的切入点，可用于开展各类 NLP 相关研究。由于其参数规模较小，在普通计算设备上也能进行初步的实验和探索。

✨ 主要特性

• 规模小巧：仅 3.17 亿参数，对计算资源要求较低，适合资源有限的研究人员。
• 基于 GPT - 3 架构：继承了 GPT - 3 架构的优势，在多种 NLP 任务中表现出色。
• 训练数据丰富：在大量私有数据集上进行训练，保证了模型的性能。

📄 许可证

本项目采用 GPL - 3.0 许可证。