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c4ai-command-r-plus

多语言高级模型实现复杂任务自动化

C4AI Command R+ 是拥有104B参数的多语言高级模型,适用于复杂任务自动化。支持多步工具使用和检索增强生成(RAG),优化推理、总结及问答等功能。在包括简体中文等10种语言中表现良好。可通过Hugging Face Space试用,需安装特定transformers库。非量化版本支持与bitsandbytes结合实现量化。此外,在开放LLM排行榜中表现优异,具备先进的多语言和工具化能力。

Meta-Llama-3-8B-Instruct-GPTQ-4bit - 4位量化Llama 3指令模型实现轻量级高性能自然语言处理
GithubHuggingfacetransformers开源项目机器学习模型模型卡片模型评估自然语言处理
Meta-Llama-3-8B-Instruct-GPTQ-4bit是基于Llama 3架构的4位量化大型语言模型。通过GPTQ量化技术,该模型显著减小了体积和内存占用,同时维持了良好性能。它特别适合在资源受限环境下运行,如移动设备和边缘计算设备。该模型可用于文本生成、问答和对话等多种自然语言处理任务。研究者和开发者可以利用Hugging Face Transformers库轻松部署该模型进行推理或进一步微调。
t5-v1_1-large - 自然语言处理的统一文本到文本框架
C4GithubHuggingfaceT5开源项目文本到文本转换模型自然语言处理转移学习
T5 Version 1.1在自然语言处理中提供了一种统一的文本到文本转换框架,融入了多项技术改进,如GEGLU激活函数和特定的模型架构,适用于多种NLP任务的微调。尽管仅在C4数据集上进行了预训练,但在下游任务中表现出色,适合数据丰富的任务之后微调,为现有NLP任务提供了有效支持。
internlm-xcomposer2d5-7b-4bit - 简化大型语言模型的文本与图像处理新纪元
4位量化模型GithubHuggingfaceInternLM-XComposer开源项目文本图像理解模型视频理解长上下文能力
InternLM-XComposer2.5在文本与图像理解领域展现非凡性能,其应用灵活性媲美GPT-4V,仅靠7B参数即可完成复杂任务。模型通过24K图文上下文训练与96K扩展能力,适用于大量输入输出任务。此外,项目提供了4-bit量化模型来有效降低内存消耗,并支持使用Transformers快速集成,涵盖从视频理解到多图对话的多种应用场景。
Llama-3.2-1B-Instruct-4bit - 精简高效的多语言文本生成工具
GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta可接受使用政策开源项目机器学习模型许可协议
Llama-3.2-1B-Instruct-4bit是从Meta的Llama 3.2-1B-Instruct模型转换为MLX格式的产品,支持包括英语、德语、法语在内的多语言文本生成。引入4bit量化技术以提升运行效率与支持更大输入扩展。提供便捷的Python接口以实现文本生成,适合对话系统和内容创作等应用。遵循Meta的社区许可协议以确保合法使用。
awesome-ai-tools - AI工具与大语言模型推荐
AI工具GithubOpenAI开源项目搜索引擎生产力工具聊天机器人
全面了解各种顶级生成式AI工具与大语言模型,如OpenAI API、ChatGPT和Claude 3等。从文本生成、编程到图像、视频和音频生成,这里提供最完整的AI工具推荐,并支持免费提交和展示自己的AI产品。探索最新AI工具,紧跟技术创新前沿。
GPT4RoI - 大型语言模型的区域感知能力优化
GPT4RoIGithubLLaMA模型区域感兴趣调整大型语言模型开源项目视觉认知
GPT4RoI项目专注于优化大型语言模型的区域感知能力,发布新版本GPT4RoI-7B-delta-V0来提升性能。该项目提供完整的训练与推理代码,并有在线演示以提升用户体验。项目包含了详尽的数据集和权重处理方法,便于研究者和开发者有效应用于区域相关的语言模型任务。
raycast-g4f - 无需API Key使用GPT-4和Llama-3等AI模型,与Raycast轻松集成
GPT-4GithubLlama-3Raycast免费使用开源项目深度学习
使用Raycast无需API Key即可免费访问GPT-4、Llama-3等AI模型。支持实时消息流、多种命令、文件上传、图像生成、自动更新和智能聊天命名功能。安装简单,通过源代码实现,增强生产力与AI技术的结合。
aya-23-8B-GGUF - 更精细的文本生成量化选项分析
GithubHuggingfacetransformers开源项目文本生成模型质心量化
项目使用最先进的llama.cpp imatrix量化技术,支持多语言文本生成。多种量化格式,例如Q8_0和紧凑型IQ系列,提供应用的灵活性。用户依据硬件选择文件,以优化性能。创新量化处理为多语言文本生成提供了更高效的实现路径。
rtp-llm - 大型语言模型推理加速引擎
CUDAGithubrtp-llm多模态输入大语言模型开源项目量化
rtp-llm是阿里巴巴基础模型推理团队开发的大型语言模型推理加速引擎,广泛应用于支持淘宝问答、天猫、菜鸟网络等业务,并显著提升处理效率。该项目基于高性能CUDA技术,支持多种权重格式和多模态输入处理,跨多个硬件后端。新版本增强了GPU内存管理和设备后端,优化了动态批处理功能,提高了用户的使用和体验效率。
Qwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4 - 提升多语言处理能力,支持超长文本输入
GithubHuggingfaceQwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4多语言功能开源项目模型生成能力语言模型长文本处理
Qwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4基于Transformer架构,支持多语言生成和理解,具备长达131,072个标记的处理能力。多专家模型设计增强了在语言生成、代码编写及数学推理方面的表现。提供详细的模型部署指导,利用YARN技术提升长文本处理性能。量化模型基准测试和速度对比数据可协助开发者优化深度学习应用。更多信息和更新请参阅相关博客及文档。
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