TeleChat2-115B – 中国电信AI研究院推出的开源星辰语义大模型-爱论文

TeleChat2-115B是什么

TeleChat2-115B是由中国电信人工智能研究院（TeleAI）研发的大型语言模型，属于星辰语义大模型系列。基于国产算力进行训练，采用10万亿Tokens的中英文高质量语料。与前代模型相比，TeleChat2-115B在通用问答、知识类、代码类和数学类任务上的性能显著提升。模型在多个评测榜单上取得优异成绩，如C-Eval评测Open Access模型综合榜单中排名第一。TeleChat2-115B的开源，标志着国产大模型训练技术的重要进步，有助于推动大模型技术的创新和产业应用。

智能客服：作为聊天机器人，提供客户咨询服务，解答用户问题。内容创作：辅助写作，生成文章、故事、诗歌等文本内容。语言翻译：实现高质量的中英文互译。教育辅导：提供语言学习和作业辅导，帮助学生理解复杂概念。编程辅助：生成代码片段，帮助开发者解决编程问题。数据分析：处理和分析文本数据，提取有用信息。智能搜索：增强搜索引擎，提供更准确的搜索结果。自动文摘：生成文档或文章的摘要，节省阅读时间。

TeleChat2-115B的主要功能

文本生成：能生成高质量的中英文文本。多语言支持：支持中英文高质量语料的训练，处理两种语言的文本。多格式多平台：提供多格式、多平台的权重文件，方便在不同环境下部署和使用。高性能推理：支持单卡和多卡推理，以及长文推理优化。API和Web部署：提供API和Web部署方式，支持流式生成和多轮对话。

TeleChat2-115B的技术原理

Decoder-only结构：用标准的Decoder-only结构设计，用于生成文本任务。Rotary Embedding：用Rotary Embedding的位置编码方法，有助于模型更好地捕捉序列数据中的相对位置信息。SwiGLU激活函数：用SwiGLU激活函数替代传统的GELU激活函数，提升模型的性能。RMSNorm的Pre-Normalization：基于RMSNorm的Pre-Normalization进行层标准化操作，有助于模型训练的稳定性。词嵌入和输出层参数分开：将词嵌入层和输出层（lm head）参数分开，有助于增强训练稳定性和收敛性。GQA优化：选择GQA（Grouped Query Attention）节约attention部分的参数量和计算量，提升训练和推理速度。

TeleChat2-115B的项目地址

GitHub仓库：https://github.com/Tele-AI/TeleChat2

TeleChat2-115B的应用场景

智能客服：作为聊天机器人，提供客户咨询服务，解答用户问题。内容创作：辅助写作，生成文章、故事、诗歌等文本内容。语言翻译：实现高质量的中英文互译。教育辅导：提供语言学习和作业辅导，帮助学生理解复杂概念。编程辅助：生成代码片段，帮助开发者解决编程问题。数据分析：处理和分析文本数据，提取有用信息。智能搜索：增强搜索引擎，提供更准确的搜索结果。