QiZhenGPT

开源中文医学大语言模型

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利用QiZhenGPT，结合启真医学知识库，构建高效的中文医学语言模型，提升药品和疾病问答精确度。致力于持续优化该技术，支持医患交流，并助力医疗记录自动生成。

Qwen2-7B - 开源大语言模型在多项基准测试中展现优异性能

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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。

AceGPT - 优化阿拉伯语大型语言模型的文化适应性

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AceGPT是一个针对阿拉伯语优化的开源大型语言模型。该项目不仅关注语言处理，还注重文化适应性和本地价值观融合。通过创新的训练方法，AceGPT在多项阿拉伯语基准测试中展现出优异性能。项目开放了训练代码、模型和评估数据，为阿拉伯语自然语言处理研究提供了宝贵资源。

智谱清言 - 基于GLM的先进对话式AI语言模型平台

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智谱清言是基于GLM大模型开发的先进对话平台，提供千亿参数AI语言模型。支持多轮对话，具备内容创作和信息归纳总结能力。平台提供Web界面和移动应用，方便用户与AI系统交互。作为中国版ChatGPT和中国版GPT-3类产品，智谱清言展现了中国在大规模语言模型和AI对话系统领域的技术实力。

Qwen2.5-72B-Instruct-GGUF - 新一代多语言模型，提升指令理解与长文本处理

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Qwen2.5系列模型通过改进的专家模型，增强编码和数学性能，支持29种语言，提供最长128K的上下文处理与8K tokens的生成能力。其提升的指令跟随与结构化数据生成能力适合多样化系统提示，使聊天机器人更准确。72B模型采用GGUF格式和现代架构技术，提供流畅对话体验。

ChatGLM-6B - 高效灵活的开源双语对话模型的本地部署与定制

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ChatGLM-6B是一款开源的中英双语对话语言模型，采用GLM架构，拥有62亿参数。该模型支持低资源设备部署，6GB显存即可运行。经过约1T标识符训练和多种技术优化，ChatGLM-6B能生成贴近人类偏好的回答。模型提供高效参数微调方法，便于开发者进行应用定制。该项目完全开放学术研究，同时允许免费商业使用，致力于推动大模型技术进步。

Qwen2.5-32B-Instruct-GPTQ-Int8 - 开源多语言大模型Qwen2.5 32B量化版支持超长文本处理

GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目文本生成模型量化

Qwen2.5-32B-Instruct-GPTQ-Int8是Qwen2.5系列的量化版本，通过GPTQ 8位量化技术实现高效部署。模型支持29种语言交互，具备128K超长上下文理解和8K文本生成能力。在编程、数学计算、文本理解等任务中表现优异，同时对结构化数据处理能力显著提升。该模型采用325亿参数规模，适合在资源受限环境中运行

pubmedbert-base-embeddings - 专为医学文献优化的嵌入模型支持语义搜索和RAG应用

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PubMedBERT Embeddings是一个专门针对医学文献优化的嵌入模型。它基于PubMedBERT进行微调，将句子和段落映射到768维向量空间。该模型在PubMed标题-摘要对上训练，相比通用模型能为医学文献生成更高质量的嵌入向量。它支持聚类、语义搜索等应用，可通过txtai、Sentence-Transformers或Hugging Face Transformers等框架轻松集成。在多个PubMed相关评估数据集上，该模型展现出优秀的性能表现。

Medical-NER - DeBERTa微调的医学命名实体识别模型

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该模型基于DeBERTa在PubMED数据集上微调，可识别41种医学实体，如诊断、症状和治疗。它利用先进的自然语言处理技术从医疗文本中准确提取关键信息，支持临床决策和医学研究。模型可通过Hugging Face推理API或transformers库轻松使用，为医疗信息处理提供了便捷工具。

Qwen2.5-1.5B-Instruct-GGUF - 多语言文本生成与指令理解能力的优化与突破

GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目指令调整模型长上下文支持

Qwen2.5系列的1.5B模型在多语言支持和长文本生成上取得进展，尤其在编码、数学和指令跟随方面。该模型支持29种语言和128K长上下文，同时更能适应多样化的系统提示，为实现角色扮演和条件设置的聊天机器人提供帮助。仓库中提供GGUF格式的调优模型，旨在提供接近真实对话的交互体验。

GPT-2 - 开源语言模型训练与实现探索

GPT-2Github代码复现开源项目数据预处理模型架构训练循环

本项目是基于Andrej Karpathy代码的GPT-2开源实现。通过详细注释解释模型架构和训练过程，包含核心文件如模型结构、训练循环和数据预处理。计划添加KV-Cache、RoPE等功能。虽然Hellaswag测试性能略低，但为学习大型语言模型提供了重要资源。项目展示了模型训练过程中的各种考虑因素，如权重初始化、学习率调整等技术细节。

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