OpenBMB（Open Lab for Big Model Base）是一个致力于推动大规模预训练语言模型发展的开源平台，由清华大学自然语言处理实验室（THUNLP）和智源研究院支持发起。其目标是通过提供高效、低成本的工具和模型库，加速大模型的训练、微调和推理，降低使用门槛，推动大模型技术的普及和标准化。

OpenBMB 官网：https://www.openbmb.cn

OpenBMB 的主要功能

OpenBMB 提供了一系列工具和框架，覆盖大模型的训练、微调、压缩、推理和应用。以下是其核心功能：

• BMTrain

• 高效模型训练：用于大规模预训练模型的高效训练和微调，显著降低训练成本。

• 与传统框架（如 DeepSpeed）相比，BMTrain 可节省高达90%的训练成本。

• BMCook

• 模型压缩工具：通过量化、剪枝、蒸馏等技术，对大模型进行高效压缩。

• 可保持原模型90%以上的性能，同时将推理速度提升10倍。

• BMInf

• 低成本推理：支持在千元级显卡（如 GTX 1060）上进行大模型推理。

• 使得百亿参数级大模型的推理计算更加高效。

• OpenPrompt

• 提示学习工具：提供统一接口的提示学习模板语言，简化大模型的提示学习方法。

• 适用于快速部署和优化大模型在特定任务上的表现。

• OpenDelta

• 参数高效微调：仅更新少量参数（小于5%）即可达到全参数微调的效果。

• 降低了微调的难度和成本。

• ModelCenter

• 模型库：提供多种预训练语言模型（如 BERT、GPT、T5、CPM 等），支持高效微调和分布式训练。

• 持续更新和扩展模型库。

• Delta Center

• 模型共享平台：提供 Delta Object 的上传、分享、检索和下载功能，促进社区开发者共享大模型能力。

OpenBMB 的应用场景

OpenBMB 的工具和模型广泛应用于自然语言处理（NLP）和人工智能（AI）领域，具体场景包括：

• 自然语言处理研究

• 支持文本分类、情感分析、命名实体识别、机器翻译等任务。

• 智能问答系统

• 构建智能问答系统，提供准确、及时的回答。

• 文本生成和创作

• 用于文章撰写、诗歌创作、新闻报道等场景。

• 对话系统和聊天机器人

• 构建对话系统和聊天机器人，提升用户体验。

• 企业应用

• 帮助企业快速集成大模型技术，提升产品和服务的智能化水平。

OpenBMB 通过提供高效、低成本的工具和模型库，推动了大模型技术的普及和开源社区的发展，是自然语言处理和人工智能领域的重要平台。