tigerbot AI大语言模型Appv2.2.9 最新版

TigerBot是由虎博科技开发的开源多语言大语言模型（LLM），自2023年6月发布以来，凭借其技术优化和中文能力强化，成为国产大模型中的代表之一。提供了从较小的70亿参数（TigerBot-7B）到超大规模的1800亿参数（TigerBot-180B）的多种版本，适应不同的应用场景需求。

tigerbot大语言模型如何使用

1、TigerBot支持插件功能，能让模型联网，获取到更加新鲜的数据和信息。

2、它的定位更偏向办公场景，提出改善人们工作流、提高效率的目标。比如让它来帮我写一条Apple Vision Pro的新闻快讯，效果有模有样：

3、或者写一个论文大纲，条理清晰、结构合理：

4、编程也没问题，并且支持英文对话。

核心功能

多任务支持

内容生成：涵盖文章写作、代码生成、广告文案、故事创作等，支持长文本处理（最高100K上下文长度）。

开放问答与知识检索：在中文问答、法律咨询、金融分析等垂直领域表现突出，结合高质量预训练数据（如百科、学术论文等）提供精准答案。

多模态扩展：早期版本已支持文生图功能，后续计划集成更多模态（如图像、视频生成）。

技术亮点

中英文双语优化：针对中文不规则语言分布，优化Tokenizer和训练算法，显著提升中文处理能力，弥补国际模型短板。

指令微调创新：通过创新算法（如Holistic Training）在预训练阶段直接融入指令遵循能力，减少后续微调成本。

高效推理与部署：支持量化技术（如GPTQ）和双卡推理，降低硬件门槛，可在消费级GPU上运行180B参数模型。

开源生态

模型与数据开源：开放7B、13B、70B、180B参数模型及100G预训练数据，允许商业使用，推动开发者生态建设。

API与工具链：提供Chat、插件、微调等API，支持半小时内无代码训练定制化模型，覆盖金融、法律等专业领域。

tigerbot AI大语言模型VS对比其他主流大模型优势

中文处理能力：专门优化中文分词和训练数据，综合表现优于同参数量的OpenAI模型（达96%）

开源策略：全栈开源（模型、代码、数据），商业友好协议

训练效率：突破DeepSpeed框架瓶颈，千卡训练数月无中断，节省30%训练成本

垂直领域适配：提供法律、金融等专业数据集，支持快速领域微调

硬件兼容性：适配昇腾NPU（如华为云昇腾910B3），优化国产芯片部署

更新日志

1.分享功能优化

2.新增隐私政策弹框提醒

3.新增拼图安全效验

4.修复已知bug