随着语言和技术交叉的日益增多，对多功能和强大语言模型的需求也越来越大。传统的大型语言模型（LLMs）在文本理解或编码任务方面表现出色，但很少能够在两者之间达到平衡。这种不平衡为模型在文本推理和编码能力之间无法无缝切换留下了一定的空间。因此，Lemur和Lemur-chat应运而生，这两个开放预训练和监督微调LLMs的开创性贡献旨在弥合这一差距。
创建既能够熟练处理文本又能够处理代码的语言模型一直是一个长期存在的挑战。现有的LLMs通常专门用于文本理解或编码任务，但很少同时具备两者。这种专业化使得开发人员和研究人员需要在在两者之间进行选择。因此，需要一种LLMs，它能够提供全面的技能集，包括理解、推理、规划、编码和上下文基础。
项目地址:https://github.com/OpenLemur/Lemur
Lemur项目是由XLang Lab与Salesforce Research合作推出的，旨在解决语言模型技术中的关键差距。Lemur和Lemur-chat代表了一项开创性的努力，旨在开发开放的、预训练的和监督微调LLMs，其在文本和代码相关任务方面表现出色。这项工作的基石是对Llama2进行广泛的预训练，涉及约1000亿行代码密集型数据的大量语料库。这个预训练阶段之后是在约30万个公共教学和对话数据实例上进行的监督微调。结果是一个语言模型，具有增强的编码和基础能力，同时保持着竞争性的文本推理和知识性能。
Lemur和Lemur-chat的性能指标证明了它们的实力。Lemur在编码基准测试中超过了其他开源语言模型，证明了它的编码能力。同时，它在文本推理和知识性能方面保持了竞争优势，展示了它的多功能技能集。与此同时，Lemur-chat在各个方面显著优于其他开源监督微调模型，表明它在桥接对话环境中文本和代码之间的差距方面具有出色的能力。
Lemur项目是XLang Lab和Salesforce Research的协作研究成果，得到了Salesforce Research、Google Research和Amazon AWS的慷慨赠礼的支持。虽然朝着一个平衡的开源语言模型的旅程仍在持续，但Lemur的贡献已经开始重塑语言模型技术的格局。通过提供在文本和代码相关任务方面表现出色的模型，Lemur为寻求在语言和技术交叉领域中导航的开发人员、研究人员和组织提供了一个强大的工具。
总之，Lemur项目是语言模型领域创新的标志。它能够和谐地平衡文本和代码相关任务，解决了该领域长期存在的挑战。随着Lemur的不断发展和设立新的基准，它将推动代理模型的进一步研究，并为开源语言模型建立更强大和平衡的基础。有了Lemur，语言模型技术的未来将比以往任何时候都更加光明和多功能。
