炫舞欲盖弥彰未来大模型生态开源闭源并存已经是不争的事实，如同iOS与安卓。目前，以GPT-4为代表的超大参数量闭源模型和100亿-200亿参数量开源模型是大模型生态链中两个最佳实践。

　　GPT-4固然能力强大，但闭源会要求企业访问公网以及难以定制化适配，使用场景受限。而开源能够使企业轻松地借助专有数据进行微调和私有化部署，进而促进百行千业的良性发展生态。

　　Baichuan-13B中英文大模型集高性能、完全开源、免费可商用等诸多优势于一身，是目前所有33B以下尺寸开源模型中效果最好的可商用大语言模型。

　　在国外已建立起闭源及开源大模型完整生态的背景下，弥补了国内高品质开源商业模型的不足，对助力中国大模型产业发展和技术进步都具有重要意义。

　　这是百川智能发布的第二款通用大语言模型，而在前不久的6月15日，百川智能就已经推出了首款70亿参数量的中英文语言模型Baichuan-7B，并一举拿下多个世界权威Benchmark榜单同量级测试榜首。

　　预训练模型“底座”因其灵活的可定制性，适合具有一定开发能力的开发者和企业，而普通用户则更关注具有对话功能的对齐模型。因此百川智能在发布预训练模型Baichuan-13B-Base的同时还发布了其对话模型Baichuan-13B-Chat，Baichuan-13B-Chat部署简单、开箱即用，极大降低了开发者的体验成本。

　　相比此前发布的Baichuan-7B，Baichuan-13B在1.4万亿token数据集上训练，超过LLaMA-13B 40%，是当前开源13B尺寸下训练数据量最大的模型，在语言模型中，上下文窗口长度对于理解和生成与特定上下文相关的文本至关重要。

　　Baichuan-13B上下文窗口长度为4096，不同于Baichuan-7B的RoPE编码方式，Baichuan-13B使用了ALiBi位置编码技术，能够处理长上下文窗口，甚至可以推断超出训练期间读取数据的上下文长度，从而能够更好的捕捉文本中上下文的相关性，做出更准确的预测或生成。

　　作为一款中英文双语大模型，Baichuan-13B采用了相对平衡的中英文语料配比和多语言对齐语料，从而在中英两种语言上表现均很优异。在同等参数量的开源模型中堪称实力担当，能更好满足商业化场景需求。

　　中文领域，在权威评测C-EVAL中，Baichuan-13B性能一骑绝尘，在自然科学、医学、艺术、数学等领域大幅领先LLaMA-13B、Vicuna-13B等同尺寸的大语言模型，在社会科学、人文科学等领域甚至超越了ChatGPT。

　　英文领域，其表现同样优秀，在英文最权威的榜单MMLU上，Baichuan-13B超过了所有同尺寸开源模型，并且在各个维度都具有显著优势。

　　必须要说的是，有些模型为了能在评测中取得更好的成绩，会在基座模型和对话模型上引入较多针对benchmark的优化。此举虽然可以在榜单上获取更高的分数，但是没有本质地提升模型的基础能力，并且在下游任务中易产生回复长度短、质量低的问题，造成高分低能的现象。

　　众所周知大模型的训练成本极高，在海量算力的成本压力下OpenAI和谷歌都选择了闭源来保证自家大模型的优势地位。但是从计算机科学与人工智能的发展历程来看，开源始终对软件技术乃至IT技术发展有着巨大的推动作用。

　　大模型时代，Meta率先走上了开源的道路，LLaMA基座开源之后因其出色的性能，迅速吸引了大量开发者。在其基础上开发了各种ChatGPT开源替代品，并且以极低的训练成本屡次达到匹敌GPT-3.5的性能，极大激发了开源模型的创新活力。

　　未来大模型生态闭源与开源并存已是行业共识。凭借闭源路线以及开源路线的LLaMA，美国在大模型领域已经构建起了完整的生态。

　　尽管中文世界不乏优秀的开发者、出色的创新能力和广泛的应用场景，但由于缺少高性能和高定制性的开源基座模型，在大语言模型领域的相关研究和应用上仍存在较大的挑战。中国急需优质开源可商用大模型补齐相关领域的空白，与开发者和企业共同推动中国人工智能应用的创新生态发展。

　　作为同级最好的开源可商用中英文预训练语言模型，Baichuan-13B-Base 不仅对学术研究完全开放，所有开发者均可通过邮件向百川智能申请授权，在获得官方商用许可后即可免费商用。

　　并且，为了尽可能降低模型的使用门槛，百川智能同时开源了Baichuan-13B-Chat的INT8和INT4两个量化版本，在近乎无损的情况下可以很方便的将模型部署在如3090等消费级显卡上。

　　本次百川智能发布的Baichuan-13B中英文大语言模型，凭借百亿参数量已经展现出可以媲美千亿模型的能力，大大降低企业部署和调试的使用成本，让中国开源大模型商业化进入真正可用阶段。Baichuan-13B的开源，实现了国内开源大模型对美国大模型开源领域的追赶，改变了此前国内在相关领域一直落后的局面。

　　同时，其开源模型的代码完全公开，所有人都可以随时查看，算法透明，不仅有利于研究人员深入探索和研究模型原理，并且有利于建立和深化公众对大模型的信任。