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OpenBMB全称为Open Lab for Big Model Base，旨在打造大规模预训练语言模型库与相关工具， 加速百亿级以上大模型的训练、微调与推理，降低大模型使用门槛，与国内外开发者共同努力形成大模型开源社区， 推动大模型生态发展，实现大模型的标准化、普及化和实用化，让大模型飞入千家万户。

OpenBMB开源社区由清华大学自然语言处理实验室和面壁智能共同支持发起。 发起团队拥有深厚的自然语言处理和预训练模型研究基础，近年来围绕模型预训练、提示微调、模型压缩技术等方面在顶级国际会议上发表了数十篇高水平论文。亮点成果如下：

1. 曾最早提出知识指导的预训练模型ERNIE并发表在自然语言处理顶级国际会议ACL 2019上，累计被引超过600次；

2. 团队依托智源研究院研发的“悟道·文源”中文大规模预训练语言模型CPM-1、CPM-2、CPM-3，参数量最高达到1980亿，在众多下游任务中取得优异性能；

3. 2022年面向生物医学的预训练模型KV-PLM发表在著名综合类期刊Nature Communications上，并入选该刊亮点推荐文章；

4. 团队还有丰富的自然语言处理技术的开源经验，发布了OpenKE、OpenNRE、OpenNE等一系列有世界影响力的工具包，在GitHub上累计获得超过5.8万星标，位列全球机构第148位。

5. 2023年1月，OpenBMB与面壁智能联合研发的CPM-Bee多语言百亿大模型登顶ZeroCLUE。