13月27日，阵营消息发布消息"源2.0"知识基础理论大类别，并回应全面、明确开源网站。源2.0知识基础理论大类别涉及1023000万、518亿、2一千万等分为三类性能指标投资规模的类别，在编译程序、演绎推理、逻辑性等等方面展示台出了最新的力。
某些，大3d模特高技术正当驱动形成式人力智力产业群井喷式壮大方向，而基本条件大3d模特的关键因素水平则是大3d模特多说英语业和软件应用立式水平表现形式的管理处支柱，但基本条件大3d模特的壮大方向也遭受着在神经网络算法、数据报告和矿池等管理方面的往往成就。源2.0基本条件大3d模特则专门针性欲望地提到了新的改进措施形式并刷快了水平的增强。算法方面，源2.0提出并采用了一种新型的注意力算法结构：局部注意力过滤增强机制(LFA：Localized Filtering-based Attention)。LFA通过先学习相邻词之间的关联性，然后再计算全局关联性的方法，能够更好地学习到自然语言的局部和全局的语言特征，对于自然语言的关联语义理解更准确、更人性，提升了模型的自然语言表达能力，进而提升了模型精度。
数据方面，源2.0通过使用中英文书籍、百科、论文等高质量中英文资料，降低了互联网语料内容占比，结合高效的数据清洗流程，为大模型训练提供了高质量的专业数据集和逻辑推理数据集。为了获取中文数学数据，我们清洗了从2018年至今约12PB的互联网数据，但仅获取到了约10GB的数学数据，投入巨大，收益较小。为了更高效地获得相对匮乏的高质量中文数学及代码数据集，源2.0采用了基于大模型的数据生产及过滤方法，在保证数据的多样性的同时也在每一个类别上提升数据质量，获取了一批高质量的数学与代码预训练数据。
算力方面，源2.0采用了非均匀流水并行的方法，综合运用流水线并行+优化器参数并行+数据并行的策略，让模型在流水并行各阶段的显存占用量分布更均衡，避免出现显存瓶颈导致的训练效率降低的问题，该方法显著降低了大模型对芯片间P2P带宽的需求，为硬件差异较大训练环境提供了一种高性能的训练方法。
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