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鹏程·盘古模型是全球首个全开源2000亿参数的自回归中文预训练语言大模型，在知识问答、知识检索、知识推理、阅读理解等文本生成领域表现突出。

2070亿参数，64层。

这里注意几个概念。

1. 参数（Parameters）： 参数是指构成模型的所有可学习变量。这些变量通常包括权重矩阵和偏置项。模型的参数越多，理论上它能够拟合的数据分布就越复杂，但也更容易过拟合，即模型可能对训练数据过于敏感而不能很好地泛化到未见过的数据上。

2. 层数（Number of Layers）： 层数指的是神经网络中隐藏层的数量。对于Transformer模型来说，这通常指的是编码器或解码器堆叠的层数。增加层数可以提高模型的表达能力，但也可能导致梯度消失或爆炸的问题，并且增加了计算成本。

3. 内层维度（Hidden Size / Embedding Dimension）： 内层维度指的是模型内部向量的大小。例如，在Transformer模型中，输入词嵌入的维度以及每个位置上的表示向量的大小。较大的内层维度可以携带更多的信息，但也需要更多的计算资源。

4. FFN大小（Feed-Forward Network Size / FFN Inner Size）： FFN大小指的是Transformer模型中前馈神经网络（Feed-Forward Network, FFN）的中间层大小。前馈神经网络是Transformer架构中的一个组成部分，用于对输入进行非线性变换。更大的FFN层可以提供更强的表达能力，但同样会增加计算负担。

5. 头数（Number of Heads）： 头数是指多头注意力机制（Multi-Head Attention）中的头的数量。多头注意力允许模型从不同的表示子空间中并行地关注输入的不同位置。增加头数可以让模型捕捉到输入序列中不同粒度的信息依赖关系，但同时也会增加计算开销。

中国工程院院士、鹏程实验室主任高文曾指出，全球通用的50亿大模型数据训练集中，中文语料占比仅为1.3%。这一数字揭示了中文语料在全球范围内的稀缺性。

中文毕竟不是全世界都在用，还有一点，有如下的原因：

1. 版权和隐私问题：许多中文文本资源受版权保护，无法轻易获取或使用。此外，涉及到个人隐私的数据受到严格的法律保护，这也限制了可用于训练的数据量。

2. 语言和文化的多样性：中文不仅包括普通话，还有多种方言和地区性的语言变体。此外，中文书写系统本身复杂，包含了成千上万的汉字，这使得创建全面且代表性的语料库变得困难。

3. 互联网内容的动态变化：虽然互联网上有大量的中文内容，但这些内容通常是动态变化的，并且可能存在质量问题。例如，社交媒体上的帖子可能含有大量的非标准用法或网络俚语，这些内容可能不适合用于训练高质量的语言模型。

4. 高质量数据的稀缺：即使存在大量的中文文本，高质量的数据仍然稀缺。高质量的数据通常需要经过清理、标注和分类，而这是一项耗时且昂贵的工作。此外，并非所有文本都适合用于训练语言模型，只有那些语法正确、内容丰富且具有一致性的文本才是理想的训练材料。

5. 数据合规监管机制：随着数据保护意识的提高，对于数据的收集、存储和使用有了更为严格的规定。这不仅增加了获取数据的难度，也提高了数据处理的成本。

6. 历史因素：一些中文语料因为年代久远，格式不兼容，或者是纸质形式难以数字化，也难以在市场上自由流通。

目前，国家成立了数据局，这比之前的大数据局，顶层设计又高了一个层级。我们国家将全力推动数据要素X行动，大家有兴趣可以了解一下。