---
license: apache-2.0
language:
- zh
- en
---
# 九章元识 | DataCanvas Alaya

GitHub: https://github.com/DataCanvasIO/Alaya  

九章云极DataCanvas重磅发布的元识大模型Alaya，在自主整理的高品质多语言数据集上训练了1.5T+ tokens。

首先在Hugging Face开源了7B-Base和7B-Chat版本，模型表现业内领先，知识丰富且富有时效性，最新数据覆盖2023年10月的内容。Alaya-7B-Chat具备多轮对话、自我认知和偏见拒答的能力，能够完成知识问答、代码编写、信息提取、阅读理解、创意写作等多项语言任务。


### 预训练参数
训练Alaya的过程中，使用的超参如下：
| **Hidden Dimension**          | 4096                                                                  |
|:------------------------------|:----------------------------------------------------------------------|
| **Number of Attention Heads** | 32                                                                    |
| **Number of Layers**          | 32                                                                    |
| **Vocabulary Size**           | 60160                                                                 |
| **Optimizer**                 | Decoupled AdamW (beta=0.9, 0.95; epsilon = 1.0e-8) |
| **Max Learning Rate**         | 1.2e-4                                                                |
| **Min Learning Rate**         | 1.2e-5                                                                |
| **Scheduler**                 | Cosine Decay with Warmup                                              |
| **Weight Decay**              | 1.0e-5                                                                |
| **Gradient Clip Norm**        | 0.3                                                                   |

## 声明
Alaya训练过程中已经采取多种措施进行数据的筛选与过滤，尽可能保证数据的合法合规，但由于神经网络的黑盒本质，即使训练数据相对干净，模型还是可能生成一些错误的、不可预见的或难以干预的回答。请谨慎使用！  

请注意：
+ 请勿使用Alaya进行任何违反法律法规或是危害国家安全的活动  
+ 请勿恶意引导Alaya生成不合适的回答  
+ 请勿使用Alaya侵犯他人或团体的权益  
+ Alaya生成的文本不代表训练数据一定包含该信息，且不代表九章云极的立场

对于使用模型而导致的任何问题，九章云极将不承担任何责任。

### 联系我们  
如果您在使用的过程中发现任何问题，想要提供意见或建议，欢迎联系：sophia@zetyun.com。

## 协议
Alaya使用<a href="https://github.com/DataCanvasIO/Alaya/blob/main/LICENSE">Apache 2.0 Lisense</a>，开放模型权重，允许商业用途。如果您的项目引用了我们的Alaya，请标明出处，可以使用以下citation：
```
@misc{datacanvas2023alaya,
    author = {DataCanvas Ltd.},
    title = {alaya},
    year = {2023},
    howpublished = {\url{https://github.com/DataCanvasIO/Alaya}},
}
```