phi3-Chinese

小体积高性能的phi3模型集合

phi3 phi3-mini ModelScope Hugging Face 训练变体 Github 开源项目

phi3-Chinese收录多种phi3训练变体，小体积高性能，适用于手机部署。提供Phi-3-mini-128k-instruct-Chinese中文版和其他英文原版模型的下载链接，并包含训练、推理和部署的详细教程。尽管目前版本存在词表过小和实际效果与预期不符的问题，但仍适用于轻量级垂直任务。

Github

Huggingface

介绍相关项目

bert-tiny - 轻量级预训练自然语言处理模型

BERTGithubHuggingface开源项目模型模型压缩知识蒸馏自然语言处理预训练模型

BERT-tiny是一款轻量级预训练自然语言处理模型，源自Google BERT项目。它采用2层网络结构和128维隐藏层，专为资源受限环境下的下游任务设计。尽管体积小巧，BERT-tiny在自然语言推理等任务中仍表现出色，保留了BERT模型的核心功能。这使其成为需要在计算资源有限情况下进行自然语言处理的研究人员和开发者的理想选择。

Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF - 3B参数指令微调语言模型的高效GGUF量化版本

GGUFGithubHuggingfaceLlama人工智能开源项目模型量化

Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored模型的GGUF量化版本,提供从1.6GB到7.3GB不等的多种量化类型。量化后的模型大小显著减小,便于部署使用,同时尽可能保持原模型性能。项目包含详细的量化版本说明、使用指南和常见问题解答,有助于用户选择适合的版本。

MiniCPM3-4B-GGUF - MiniCPM3-4B GGUF版本的多语言模型下载

GGUFGitHubGithubHuggingfaceMiniCPM3-4B开源项目模型模型压缩

MiniCPM3-4B的GGUF版本提供minicpm3-4b-fp16.gguf和minicpm3-4b-q4_k_m.gguf两种模型，支持英语和简体中文。GitHub仓库提供更多的使用信息，便于多语言自然语言处理的开发和应用。

Yi-1.5-6B - 提高编码数学与推理性能的AI模型升级

AI模型GithubHuggingfaceYi-1.5开源开源项目技术性能模型预训练

Yi-1.5经过优质语料库的持续预训练和多样化微调，提升了在编码、数学、推理等方面的能力，保持良好的语言理解与常识推理。在多项基准测试中表现突出，不仅在同类开源模型中优越，也在某些测试中超越更大规模的模型。Yi-1.5提供多个Chat与Base模型版本，适用多种应用场景，可通过链接快速获取与部署，为现代AI应用提供有力支持。

fasttext-zh-vectors - fastText库：支持中文文本分类与词向量学习

GithubHuggingfacefastText开源项目文本分类模型训练数据词向量语言识别

fastText是开源且易于使用的库，可在标准硬件上快速进行文本表示学习和分类。此库支持157种语言，并包含预训练模型，适用于文本分类与语言识别，且能在多核CPU上快速训练、并适合移动设备应用。

tiny-random-Llama-3 - 基于Meta-Llama-3-8B-Instruct的微型化语言模型

GithubHuggingfaceMeta-Llama-3-8B-Instructtransformers开源开源项目模型自然语言处理

tiny-random-Llama-3是Meta-Llama-3-8B-Instruct模型的微型化版本，旨在降低模型规模并简化部署过程。该项目基于Transformers库开发，采用Apache 2.0开源许可。虽然不支持直接推理，但为开发者提供了一个探索和实验大型语言模型缩小版本的轻量级选择。

pythia-410m-deduped - 专为语言模型可解释性研究设计的先进工具

GithubHuggingfacePythia人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理语言模型

Pythia-410M-deduped是EleutherAI开发的语言模型系列之一,旨在推动可解释性研究。该模型在去重后的Pile数据集上训练,拥有3亿多参数,24层结构和1024维度。它提供多个训练检查点,便于研究模型行为和局限性。Pythia-410M-deduped使用Apache 2.0许可,主要面向科学研究,不适合直接部署应用。

pythia-2.8b - 大规模语言模型研究工具包,提供多尺度模型和训练检查点

GithubHuggingfacePyTorchPythia人工智能开源项目机器学习模型语言模型

Pythia-2.8B是EleutherAI开发的大规模语言模型研究套件中的一员，专注于促进模型可解释性研究。该模型包含25亿参数，基于Transformer架构，使用Pile数据集训练。提供154个训练检查点，便于深入分析模型演化过程。尽管主要用于研究，其性能与同等规模的OPT和GPT-Neo模型相当。Pythia-2.8B采用Apache 2.0许可证，可通过Hugging Face Transformers库轻松部署。

MiniCPM-V-2_6-int4 - 精简高效的多语言视觉AI对话模型

GithubHugging FaceHuggingfaceMiniCPM-V图像识别多模态开源项目模型量化模型

MiniCPM-V-2_6-int4是一款经过int4量化的多语言视觉对话模型，GPU内存占用仅约7GB。该模型支持图像理解、OCR、多图像处理和视频分析等视觉任务，可通过Python代码实现流式输出。作为一个资源友好型视觉AI工具，MiniCPM-V-2_6-int4在保持性能的同时提高了部署效率，适合开发者进行各类视觉AI应用开发。

Yi-1.5-6B-Chat - 提升代码、数学、推理能力的开源AI模型

GithubHuggingfaceYi-1.5基准测试开源项目数学推理模型语料库语言理解

Yi-1.5在编码、数学、推理和指令执行方面表现卓越，其通过训练5000亿高质量语料和300万多样化样本的微调实现了更强的表现。同时，Yi-1.5-6B-Chat等多个模型版本提供了不同的上下文长度以适应各种应用场景需求。这些模型在基准测试中表现优异，并且在同尺寸开源模型中领先。用户可通过Hugging Face、ModelScope等平台获取模型资源，快速应用于项目中。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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