BBT-2：超对称与复旦大学共同打造的AI语言模型

超对称公司联合复旦大学推出了名为BBT-2（乾元2）的国产大模型，这是一个具备120亿参数的通用语言模型。该模型不仅提升了技术的深度与广度，还专注于多领域的应用，包括编码、金融、科学研究等，显示出中国在全球人工智能领域的竞争力。

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1. BBT-2模型系列简介

BBT-2是一个基于GPT Decoder-only架构的语言模型，包含多个不同参数规模和专业领域的子模型。其中，BBT-2-12B-Text是面向中文的基础大模型，而BBT-2.5-13B-Text则是支持中英双语的模型。此外，该系列还包括专门为编码、金融、科研和图像设计等领域训练的专业模型。

2. 通用模型的多样化应用

BBT-2的通用模型能够执行复杂的人机对话和生成任务，如创建家常快手菜的食谱，编写适合儿童的睡前故事，或是撰写科学论文的提纲。这种通用性使得BBT-2可以广泛应用于教育、家庭、科研等多个场景。

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3. 专业模型的行业应用

在更专业的领域，BBT-2展现出了其行业特定的应用能力。例如，BBT-TC模型经过代码数据集的训练和有监督的微调，专门用于编写和调试代码，其性能在自动编程的评测中达到了国际先进水平。与此同时，BBT-2的金融模型通过分析和整合大量的金融数据，可以精确完成金融分析和报告的撰写，体现了高精度的数据处理能力。

4. 开源计划与资源共享

BBT-2模型的部分版本将开源，这包括基础模型和金融模型，同时还会开源相应的训练语料和评测数据集。这一开源策略有望进一步推动国内外开发者和研究机构的合作，加速人工智能技术的创新与应用。

在生成代码和理解复杂金融报告方面，BBT-2的表现出乎意料地强大。它不仅能够理解复杂的指令，还能迅速生成高质量的内容。特别是在进行技术性强的代码生成时，BBT-2展现出与国际顶尖模型相匹敌的能力。