字节跳动开源的大语言系列模型–Seed-OSS ，能高效解决推理难题

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Seed-OSS 是字节跳动 Seed 团队发布的开源大语言模型系列，专为长上下文、推理、智能体和通用能力而设计。该模型系列包含三个版本：

Seed-OSS-36B-Base：基础模型（包含合成指令数据预训练版本）
Seed-OSS-36B-Base-woSyn：纯净版基础模型（无合成指令数据）
Seed-OSS-36B-Instruct：指令微调模型（适用于各种下游任务）

Seed-OSS采用流行的causal llm模型架构，强调在推理、智能体类任务执行和多语言环境中的多功能性。

Seed-OSS是什么

Seed-OSS 是字节跳动 Seed 团队开源的系列大型语言模型，专注于长文本处理、推理和智能代理能力。模型包含多个版本，如 Seed-OSS-36B-Base 和 Seed-OSS-36B-Instruct，分别在通用能力和指令跟随任务上表现出色。仅用 12T tokens 训练，在多个基准测试中表现优异。模型提供灵活的思考预算控制和原生长文本支持，适用多种应用场景。Seed-OSS 模型现已开源，为研究和开发提供丰富的资源和可能性。

Seed-OSS的主要功能

强大的推理能力：Seed-OSS 在复杂逻辑推理和多步推理任务中表现出色，准确率高，能高效解决推理难题。
长文本处理：模型支持长达 512K 的长文本上下文，具备灵活的思考预算控制，适合长文本生成、总结和分析等任务。
智能代理能力：在工具调用和问题解决等智能代理任务中表现优异，能有效结合外部资源完成复杂任务。

Seed-OSS的技术原理

架构设计：Seed-OSS-36B 是主要版本，具有 360 亿参数。基于 Grouped Query Attention（GQA）机制，提高模型的效率和性能。使用用 SwiGLU（Swish-Gated Linear Unit），在训练和推理中表现出色。模型有 64 层，QKV 头数分别为 80/8/8，头大小为 128，隐藏层大小为 5120。
训练方法：仅用 12T tokens 训练，基于高效的训练方法和数据选择，实现优异的性能。模型支持长达 512K 的长文本上下文，通过优化的 RoPE（Rotary Position Embedding）机制，确保长文本的上下文一致性。模型提供多种预训练模型，用户能根据具体任务进行微调，适应不同的应用场景。
推理优化：用户能根据任务需求动态调整推理长度，平衡推理效率和结果质量。模型支持 4 位和 8 位量化，显著降低模型的内存占用，提升推理速度。支持通过 transformers 和 vLLM 等框架进行推理，提供丰富的配置选项。