YaLM-100B
YaLM-100B 是一款由 Yandex 开源的超大规模预训练语言模型，拥有高达 1000 亿参数。它基于 GPT 架构设计，核心能力在于理解和生成高质量的英文与俄文文本，能够胜任创意写作、代码辅助、逻辑推理及多轮对话等多种自然语言处理任务。
该模型主要解决了在双语（特别是俄语）场景下，缺乏高性能、可自由商用大模型的痛点。通过整合 1.7TB 的高质量数据（包含 25% 的英文公开数据集 The Pile 和 75% 经过严格清洗的俄文网页及书籍），YaLM-100B 在跨语言理解和生成上表现卓越。其训练过程历时 65 天，动用了 800 张 A100 显卡，并采用了 DeepSpeed 框架结合 Megatron-LM 理念进行加速与稳定优化，支持张量并行推理，显著降低了部署门槛。
YaLM-100B 采用 Apache 2.0 协议发布，明确允许科研与商业自由使用，非常适合全球范围内的开发者、人工智能研究人员以及需要构建双语应用的企业团队。无论是希望探索大模型前沿技术的研究者，还是寻求在俄语市场落地 AI 产品的工程师，都能利用其提供的 Docker 镜像和示例脚本，快速搭建并集成这一强大的语言基座。
使用场景
一家面向俄罗斯及独联体市场的跨境电商平台，急需升级其客服系统以自动处理海量的俄语咨询并生成地道的商品描述。
没有 YaLM-100B 时
- 语言理解偏差大：通用模型对俄语复杂的语法变格和本土俚语理解不足，常将用户的售后诉求误判为普通询问，导致回复答非所问。
- 内容生成机械生硬：自动生成的商品介绍带有明显的“翻译腔”，缺乏俄语母语者的自然流畅感，难以激发当地消费者的购买欲望。
- 部署成本高昂：若要达到同等参数量级，团队需自行收集清洗 TB 级俄语语料并耗费数月训练，且缺乏针对俄语优化的现成大模型底座。
- 响应速度受限：由于缺乏高效的推理优化方案，在高并发场景下，旧系统的文本生成延迟过高，无法满足实时客服需求。
使用 YaLM-100B 后
- 精准捕捉俄语语境：依托 75% 的专属俄语训练数据，YaLM-100B 能准确识别方言和复杂句式，将客户意图识别准确率提升至 95% 以上。
- 产出地道营销文案：模型生成的商品描述符合俄罗斯本土阅读习惯，语气自然生动，显著提升了页面转化率和用户停留时间。
- 开箱即用降低门槛：基于 Apache 2.0 协议直接下载预训练权重，配合 DeepSpeed 加速技术，团队仅需数天即可完成本地化部署与微调。
- 高效支撑高并发：利用其张量并行特性，在有限显卡资源下实现了低延迟推理，轻松应对大促期间的流量洪峰。
YaLM-100B 凭借其对俄语生态的深度掌握，帮助企业在不重复造轮子的前提下，迅速构建起具备母语级能力的智能业务系统。
运行环境要求
- Linux
- 必需
- 支持 NVIDIA A100 (80GB) 或 V100 (32GB)
- 需多卡并行（张量并行），总显存需求约 200GB
- 官方 Docker 镜像基于 CUDA 11
未说明（建议系统内存充足以配合 200GB+ 显存负载）
快速开始
YaLM 100B
YaLM 100B 是一种类似 GPT 的神经网络，用于生成和处理文本。全球的开发者和研究人员都可以免费使用它。
该模型拥有 1000 亿个参数。我们在由 800 张 A100 显卡组成的集群上，利用 1.7 TB 的在线文本、书籍以及大量其他英俄双语来源数据，历时 65 天完成了训练。
有关训练细节以及加速和稳定性的最佳实践，请参阅 Medium（英文）和 Habr（俄文）上的文章。
我们使用 DeepSpeed 来训练该模型，并从 Megatron-LM 示例中获得了灵感。然而，此仓库中的代码并非实际用于训练模型的代码，而是 DeepSpeed 仓库中的标准示例，仅做了少量修改以适配我们的模型进行推理。
环境设置
在下载权重之前，请确保磁盘上有 200 GB 的可用空间。该模型（代码基于 microsoft/DeepSpeedExamples/Megatron-LM-v1.1.5-ZeRO3）需要在多张 GPU 上运行，并启用张量并行。我们已在 4 张 A100 80G 和 8 张 V100 32G 显卡上进行了测试，但它也支持其他配置，只要总显存约为 200 GB，并且能够正确划分权重维度即可（例如 16、64、128）。
下载检查点
- 运行
bash download/download.sh下载模型权重和词汇表。 - 默认情况下，权重将被下载到
./yalm100b_checkpoint/weights/，词汇表则会被下载到./yalm100b_checkpoint/vocab/。 - 另一种方式是克隆我们的 Hugging Face 仓库 yandex/yalm-100b，然后拉取检查点 yalm100b_checkpoint。
Docker
- 我们已在 Docker Hub 上发布了镜像 yandex/yalm-cuda11-ds，可以通过
docker/pull.sh拉取。该镜像兼容 A100 和 V100 显卡。 - 或者，您也可以使用
docker/build.sh从源码构建 Docker 镜像（这将直接基于docker/Dockerfile构建镜像）。 - 要运行容器，请使用
docker/run.sh（可自定义卷挂载、容器名称等参数）。
使用方法
您可以从以下脚本开始：
examples/generate_interactive.sh：命令行交互式生成，这是尝试该模型最简单的方式。examples/generate_conditional_sampling.sh：条件生成，采用采样策略。默认使用 top-p，您也可以调整温度或切换为 top-k。输入为 jsonlines 格式（示例：examples/example_cond_input.json），输出同样是 jsonlines，每行会新增一个包含生成文本的字段。examples/generate_conditional_greedy.sh：与上一个脚本相同，但采用贪婪策略生成。适用于少样本问题求解。examples/generate_unconditional.sh：无条件生成。无需输入，输出为 jsonlines 格式。
许可证
该模型采用 Apache 2.0 许可证发布，允许用于研究和商业用途。Megatron-LM 则采用 Megatron-LM 许可证。
训练细节
数据集构成
用于训练 YaLM-100B 的数据集由以下部分组成（百分比大致按模型看到的 token 数计算）：
25% The Pile — Eleuther AI 团队提供的开源英语数据集
75% 我们的团队收集的俄语文本（占整个数据集的比例）
49% 来自 Yandex 搜索索引的俄语网页，经过约 100 TB 到 1 TB 的筛选，筛选依据如下：
- LSH 去重——将相似文本聚类后仅保留每类的一条文本。
- 长度过滤——丢弃过短、过长或自然句子数量过少的文本。
- 熵值过滤——丢弃熵值过高或过低的文本。
- 域名过滤——排除内容重复的域名（如电商网站）。
- 分类器过滤——通过类似于 WebText 的方式，从带有至少一条回复的俄语推文中提取链接页面，构建优质文本数据集。随后训练分类器区分这些优质文本与随机页面，最终丢弃原始爬取数据集中分类器得分较低的文本。
12% 来自 Yandex 搜索索引的各种新闻来源
10% 来自 俄罗斯分布词库 中使用的书籍
3% 其他文本来自 Taiga 数据集
1.5% 社交媒体对话，处理方式类似于 The Pile 中对 Reddit 的处理
0.5% 维基百科的俄语部分
部分子集在训练过程中被遍历了多达 3 次。
训练过程
模型在由 800 张 A100 显卡组成的集群上训练了约 65 天，期间共消耗了 3000 亿个 token。您可以在 Hugging Face 页面 yandex/yalm-100b 上查看包含学习率和 ramp up schedule、训练指标以及我们自定义“温度计”的 TensorBoard。
常见问题
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