乾元BigBangTransformer

一、网站描述

欢迎来到乾元BigBangTransformer（BBT）官方平台！我们致力于为开发者、研究者和企业用户提供高性能、多场景适配的中文及中英双语预训练大模型。基于GPT Decoder-only架构自主研发，BBT系列模型通过千亿级高质量多源语料训练，覆盖从基础问答到专业任务的广泛需求，支持灵活调用、深度微调与持续迭代，助力您快速构建智能化应用。

二、这是什么？

乾元BigBangTransformer是超对称技术团队推出的开源大模型系列，核心特点包括：

• 技术底座：基于GPT经典的Decoder-only架构（单向注意力机制，擅长生成式任务），通过大规模自监督预训练学习通用语言表征。
• 模型家族：当前开源最新系列包括BBT-1-1B（10亿参数轻量版）、BBT-2-12B-Text（120亿参数中文专注版）、BBT-2.5-13B-Text（130亿参数中英双语增强版），参数规模与能力梯度覆盖不同场景需求。
• 数据优势：预训练语料库整合14类高质量数据源（如权威书籍、百科全书、学术论文、中文小说、新闻资讯、政策文件、中文博客、主流社交媒体等），其中BBT-2-12B-Text基于700亿中文Tokens训练，BBT-2.5-13B-Text进一步扩展至2000亿中英双语Tokens，确保模型具备扎实的中文理解与跨语言生成能力。

三、主要功能

BBT系列模型专为解决实际场景中的语言交互需求设计，核心功能包括：

1. 通用对话与问答：支持百科知识查询（如历史、科学、技术）、日常生活咨询（如旅行建议、健康常识）、文本理解与总结。
2. 多源内容生成：可生成符合书籍、新闻、社交媒体等不同风格的文本（如文案创作、故事编写、报告草拟）。
3. 指令跟随与任务适配：经过指令微调的BBT-2基础模型能精准理解用户指令，完成分类、翻译、推理等复合任务。
4. 灵活扩展能力：开发者可在开源模型基础上，使用自有语料继续预训练（领域适配），或通过微调（Fine-tuning）定制垂直场景模型（如法律、金融、教育）。

四、如何使用？

我们为不同需求的用户提供零门槛到深度开发的全流程支持，具体方式如下：

• 直接对话调用（开箱即用）：无需复杂配置，通过官方API或本地部署模型文件，即可输入问题/指令，获取模型的即时响应（适合快速验证或轻量级应用）。
• 自由语料继续训练（领域适配）：基于我们提供的预训练权重，开发者可使用自有行业数据（如企业文档、专业术语库）继续训练模型，使其更贴合特定领域语言习惯（如医疗、法律文本生成）。
• 微调训练（Fine-tuning）：针对具体下游任务（如情感分析、问答匹配、摘要生成），通过标注数据对模型进行微调，显著提升任务精度（需一定机器学习基础）。

五、价格说明

• 开源免费：BBT-1-1B、BBT-2-12B-Text、BBT-2.5-13B-Text等模型权重完全开源，开发者可免费下载模型文件，并在符合开源协议（如Apache 2.0或团队指定协议）的前提下自由使用、修改与分发。
• 增值服务（可选）：若需官方技术支持（如模型部署指导、定制化微调方案设计）、高性能算力资源（如云端GPU集群租赁）、或企业级API接口（高并发稳定调用），可联系团队商务合作，具体费用根据需求定制报价。

六、常见问题（FAQ）

Q1：模型对硬件有什么要求？
A：轻量版BBT-1-1B可在消费级显卡（如单张24GB显存GPU）运行；BBT-2-12B-Text建议使用多卡GPU服务器（如8×A100 40GB及以上）；若本地资源不足，可选择云端部署或通过API调用。

Q2：如何获取模型文件？
A：访问我们的GitHub开源仓库（附链接），按文档指引下载对应模型权重（含配置文件与词表），或通过官方提供的预编译镜像快速启动。

Q3：能否用于商业用途？
A：开源版本允许商业使用，但需遵守开源协议条款（如注明来源、不删除版权声明）；若涉及大规模商用或敏感场景，建议联系团队确认合规细节。

Q4：如何申请技术支持或定制服务？
A：通过官网「联系我们」表单提交需求（包括应用场景、数据规模、技术目标），团队将在2个工作日内与您对接，提供针对性解决方案。