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COKAL-DPO_test-v2-13b

采用LLaMA2架构的13B规模自动回归语言模型

模型由韩国公司Media Group Saramwa Soop与Marker合作开发,基于LLaMA2变压器架构,具备文本生成能力。基础模型为COKAL_pre_DPO_Test_v1-13b,采用DPO及SFT私有数据集训练,适用于多种文本生成任务。该研究项目由韩国科学技术信息通信部和光州广域市资助,旨在推动人工智能产业集群发展。

llama3 - Llama 3开源大语言模型 推动AI创新与责任发展
GithubLlama 3Meta人工智能大语言模型开源开源项目
Meta推出Llama 3系列大语言模型,参数规模从8B到70B不等,包含预训练和指令微调版本。该系列面向广泛用户群体开放,旨在推动负责任的AI创新。Llama 3具备8192个token的序列处理能力,并提供便捷的加载和推理代码。模型权重和分词器可通过官方网站或Hugging Face平台获取。
dclm - 大型语言模型训练与评估的开源综合框架
DataComp-LMGithub大语言模型开源项目数据处理模型训练评估
DataComp-LM是一个开源的大型语言模型训练和评估框架。它提供了超过300T的CommonCrawl标准语料库、基于open_lm的预训练方案和50多项评估指标。研究人员可利用该框架在411M至7B参数规模下进行数据集构建实验。通过数据集优化,DataComp-LM已显著提升了模型性能,创建了多个跨规模表现优异的高质量数据集。
EXAONE-3.0 - 英韩双语7.8B参数大规模语言模型
EXAONE 3.0Github人工智能开源项目机器学习自然语言处理语言模型
EXAONE 3.0是LG AI Research开发的英韩双语大规模语言模型,参数规模达78亿。该模型通过8T优质数据预训练和指令微调,在MT-Bench等多项评测中表现出色。EXAONE 3.0能够进行跨语言交互,处理复杂指令,并生成准确回应。这一开源项目为自然语言处理研究和应用开发提供了重要工具。
Meta-Llama-3-70B-Instruct - Meta开发的700亿参数指令微调大语言模型用于对话和生成
GithubHuggingfaceLlama 3Meta人工智能大型语言模型开源项目模型自然语言处理
Meta-Llama-3-70B-Instruct是Meta公司开发的700亿参数大语言模型,经指令微调优化对话能力。模型支持8k上下文长度,采用GQA架构提升推理效率。在多项基准测试中表现出色,具有良好的实用性和安全性。该模型可用于构建对话助手等自然语言生成任务,支持商业和研究用途。模型提供商业许可,可通过Transformers或原生llama3代码库使用。
Baichuan-13B - 包含130亿参数和出色Benchmark性能的大规模开源语言模型
Baichuan-13BGithub对齐模型开源模型开源项目百川智能量化版本
Baichuan-13B是一个包含130亿参数的开源模型,支持中英双语,并在多项Benchmark测试中表现优异。它具有更大的参数量和数据规模,更高效的推理能力,且完全免费商业使用。通过简单的代码即可部署,量化版本大大降低了部署门槛,广泛适用于学术研究和商业应用。
electra-ko-en-small - 提升韩英双语自然语言处理模型性能
GithubHuggingfaceTUNiB-Electratransformers库双语模型开源项目模型自然语言处理韩国语料
TUNiB-Electra是一款韩英双语的自然语言处理模型,扩大了ELECTRA在多语言环境中的应用。通过大规模的韩语语料库训练,该模型在Korean NER、STS、NLI等下游任务中表现优异,同时在英语的CoLA、MRPC、SST等任务中展现出色性能。使用transformers库即可方便地应用此模型,以提高文本分析、情感分类和关系推断等自然语言处理任务的效率。
Chinese-LLaMA-Alpaca - 中文NLP开源模型,深化语义理解与执行技术
Github中文Alpaca中文LLaMA大模型开源开源项目指令精调
Chinese-LLaMA-Alpaca-3项目致力于提升中文NLP的处理效率和效果,通过扩展中文词表并使用中文数据进行二次预训练,大幅增强了中文文本的编解码能力。该项目提供了完善的模型下载、部署和训练指导,支持多种生态系统和快速本地部署,适合高质量文本生成和多轮对话任务。同时,通过开源和社区合作,推动开源大模型技术研究及应用。
LLaMA-Pro - 具有块扩展的渐进式 LLaMA
GPT模型GithubLLaMA ProMetaMath开源项目深度学习自然语言处理
LLaMA-Pro项目通过模块扩展实现渐进式改进,显著提升算法性能。开源代码和模型包括LLaMA-Pro-8B和Mistral-Pro-8B-v0.1,后者在多个基准测试中表现优异,尤其在代码与数学能力方面超越主流型号。项目还提供了本地执行方法和训练代码。在ACL 2024大会上,项目论文已被接收,展示出其学术和实用价值。同时,LLaMA-Pro项目提供评估工具和预训练样例,支持开发者高效开发。
llama2_xs_460M_experimental - 了解LLaMA与LLaMa 2的小型实验版本及其精简模型参数
GithubHuggingfaceLLaMa 2MMLUTokenization大模型开源开源项目模型
项目呈现Meta AI的LLaMA与LLaMa 2开源重现版本,并采用缩小的模型参数:llama1_s为1.8B,llama2_xs为460M。训练基于RedPajama数据集,使用GPT2Tokenizer分词,支持通过HuggingFace Transformers库直接加载以及文本生成。模型在MMLU任务中表现评估,其中llama2_xs_460M在0-shot和5-shot中分别得21.13和26.39的分数。
Meta-Llama-3-8B - Meta发布的新一代大规模语言模型Llama 3
GithubHuggingfaceLlama 3Meta人工智能大型语言模型开源项目模型自然语言处理
Meta-Llama-3-8B是Meta发布的新一代大语言模型,拥有80亿参数规模。该模型在超过15万亿token的公开数据上预训练,经过指令微调后在对话任务中表现出色。模型采用优化的Transformer架构,支持8K上下文长度,在安全性和实用性方面进行了优化。适用于商业和研究用途,可用于开发聊天助手等多种自然语言生成应用。
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