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Yi-9B-200K

Yi-9B-200K模型增强长文本处理,优化语言理解与推理

Yi系列开源语言模型通过Yi-9B-200K提升长文本解析能力,表现于代码、数学和逻辑推理上尤为突出。该模型使用截至2023年6月的数据集训练,跨语言功能强大,适用于个人、学术和商业环境。

Yi-1.5-6B-Chat-GGUF - 多精度量化的高效中文对话模型
GGUFGithubHuggingfaceYi-1.5-6B-Chat对话系统开源项目文本生成模型量化模型
Yi-1.5-6B-Chat-GGUF是01-ai开发的中文大语言模型Yi-1.5-6B-Chat的GGUF格式量化版本。该模型支持2-bit至8-bit的多种量化精度,适用于文本生成和对话任务。兼容多种GGUF格式推理框架,如llama.cpp、LM Studio等,可在CPU或GPU上高效运行。Yi-1.5-6B-Chat-GGUF为开发者和研究者提供了一个性能优异的中文语言模型选项,在保持模型能力的同时大幅降低了硬件需求。
InternVL2-2B - 多模态大语言模型支持多语言及多媒体理解
GithubHuggingfaceInternVL2人工智能多模态大语言模型开源项目模型自然语言处理计算机视觉
InternVL2-2B是一个开源的多模态大语言模型,参数量为2.2B。该模型在文档理解、图表分析和场景文本识别等任务中表现优异,性能接近商业闭源模型。InternVL2-2B支持8K上下文窗口,可处理长文本、多图像和视频输入,大幅提升了多模态理解能力。作为一款出色的开源模型,InternVL2-2B为多模态人工智能研究和应用提供了新的可能性。
Abel-7B-002 - 数学推理能力卓越的7B参数大语言模型
Abel-7B-002GithubHuggingface大语言模型开源项目性能评估数学能力模型模型对比
Abel-7B-002是一款在数学和推理能力方面表现突出的7B参数大语言模型。相较于前代模型,它在GSM8K和MATH等数学基准测试中分别提升了35%和126%的性能。在7B规模模型中,Abel-7B-002在多项任务上展现出领先优势,尤其在GSM8K和MATH测试中分别达到80.44和29.46的最高分。除数学领域外,该模型在语言理解和常识推理等方面也有出色表现,展示了良好的泛化能力。
Qwen2.5-7B - 支持长文本和多语言的先进预训练语言模型
GithubHuggingfaceQwen2.5代码能力多语言支持大语言模型开源项目模型长文本处理
Qwen2.5-7B是一款拥有76亿参数的大规模预训练语言模型。它支持128K tokens的上下文理解和8K tokens的文本生成,显著增强了知识储备、编码和数学能力。该模型在指令遵循、长文本生成和结构化数据理解方面表现出色,并可处理29种以上语言。Qwen2.5-7B作为基础模型,为进一步的微调和应用开发奠定了坚实基础。
Qwen2-7B - 开源大语言模型在多项基准测试中展现优异性能
GithubHuggingfaceQwen2人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
Qwen2-7B是新一代Qwen大语言模型系列的7B参数基础版本。该模型在语言理解、生成、多语言处理、编程、数学和推理等多个领域的基准测试中展现出优异表现,不仅超越了大多数开源模型,还与专有模型实力相当。Qwen2-7B基于改进的Transformer架构,引入了SwiGLU激活函数、注意力QKV偏置和组查询注意力等创新技术,并优化了分词器以更好地支持多种自然语言和编程语言。
glm-4-9b-chat-1m - 广泛语言支持与长文本处理能力的先进预训练模型
GLM-4-9BGithubHuggingface多语言支持开源项目机器学习模型长文本能力预训练模型
GLM-4-9B-Chat-1M 是智谱 AI 开发的先进预训练模型,具备网页浏览、代码执行和长文本推理等功能,支持 26 种语言,适用于需要大规模上下文处理的应用场景。最新更新提升了处理能力,支持长达 1M 上下文长度。
internlm-xcomposer2d5-7b - 7B参数规模实现视觉语言理解和创作的开源多模态模型
GithubHuggingfaceInternLM-XComposer-2.5图像理解多模态开源项目模型网页生成长文本处理
InternLM-XComposer2.5采用7B参数规模构建,通过24K交错图文上下文训练,支持扩展至96K长文本理解。这个开源多模态模型在视频理解、多图对话、高清图像分析、网页生成和文章创作等场景中展现出强大的理解与创作能力。其优秀的长文本处理特性使其能够处理需要大量上下文的复杂任务。
Yarn-Mistral-7b-128k - 基于Mistral-7B的128K长文本语言模型
GithubHuggingfaceYarn-Mistral人工智能大语言模型开源项目模型神经网络长上下文
这是一个基于Mistral-7B-v0.1的模型扩展,采用YaRN方法完成1500步长文本预训练,将上下文窗口扩展至128K tokens。模型在长短文本处理方面保持稳定表现,通过ARC-c、Hellaswag、MMLU和Truthful QA等基准测试验证,适用于长文本处理场景。
Baichuan-7B - 开源中英双语大规模预训练模型,支持商用
Baichuan-7BGithubTransformer结构中英双语开源可商用开源项目预训练语言模型
Baichuan-7B是由百川智能开发的开源可商用中英双语大规模预训练语言模型。基于Transformer结构,该模型在1.2万亿tokens上训练,拥有70亿参数,并提供4096长度的上下文窗口。在中文和英文的基准测试(C-Eval和MMLU)中表现出色。该模型可在Hugging Face和ModelScope平台上获取,适合开发者和研究人员使用。
Yi-Coder-9B-Chat-GGUF - Yi-Coder-9B-Chat模型量化文件选择及使用指南
GithubHuggingfaceYi-Coder-9B-Chattransformers开源项目文本生成模型模型文件量化
Yi-Coder-9B-Chat经过Llamacpp的imatrix选项量化处理,增强了在不同硬件上的推理能力。用户能根据自身需求从Q8_0、Q6_K_L等多种量化模型中选择,以适应不同的RAM和VRAM配置。更新内容包括分词器修复,所有文件均可在LM Studio中运行。项目亦提供对ARM芯片优化的Q4_0_X_X文件,用户可通过huggingface-cli下载具体量化模型并查看硬件兼容性和使用建议。
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