BayLing：基于LLaMA的语言对齐增强的英语/中文大语言模型
BayLing（百聆），通过交互式翻译提升跨语言对齐和指令执行能力。
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介绍
BayLing（百聆）是由中国科学院计算技术研究所NLP组开发的一款大型语言模型，旨在通过交互式翻译强化跨语言对齐与指令跟随能力。该模型在中英文生成、指令执行和多轮交互等方面展现出了优异的性能。
BayLing的技术特点和发展
- 跨语言知识继续学习：BayLing通过在中英双语数据上持续学习，增强了模型的语言能力和知识广度。
- 高效部署与应用：BayLing支持在16GB内存的消费级GPU上部署，使得用户可以轻松在家中或小型办公环境中使用。
- 多功能性能表现：BayLing在多语言翻译、写作、创作建议等多种任务中表现卓越，尤其擅长处理复杂的多轮对话交互。
如何获取和使用BayLing
- 在线演示：用户可申请BayLing在线演示的测试版本，体验模型的实时交互能力。
- 学术研究与论文：BayLing的详细研究成果已发表在专业论文中，有兴趣的用户和研究者可以深入了解其技术细节和应用案例。
- 模型获取：BayLing的模型版本包括BayLing-7B-v1.0和BayLing-13B-v1.1等，均可在Huggingface平台上获取。
使用场景和操作指南
BayLing适用于多种使用场景，如教育、研究和内容创作等。
用户可以在本地环境中配置和运行模型，也可以通过图形用户界面（GUI）与BayLing进行交互。
BayLing在跨语言翻译和多轮交互指令跟随方面的能力，使其在国际上具有广泛的应用前景和学术价值。不过在处理事实性知识和高级推理任务时还存在局限，同时也需注意避免生成有偏见或有害的内容。
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