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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。

Meta-Llama-3-70B-Instruct-abliterated-v3.5-IMat-GGUF - 提升量化效率及IMatrix集成以增强文本生成性能
GithubHuggingfaceIMatrixMeta-Llama-3-70B-Instruct-abliterated-v3.5开源项目文本生成模型量化
本项目应用Llama.cpp的量化技术结合IMatrix数据集,对Meta-Llama-3-70B-Instruct-abliterated-v3.5模型进行优化。支持BF16到Q2_K等多种量化格式,用户可根据需求选择下载不同版本,适用于多种文本生成场景。IMatrix集成提升了低比特位的性能表现,适合现代高效计算需求。提供全面的下载指南和FAQ,帮助用户有效地理解和使用文件,实现文本生成任务的高效推理。
Chinese-Llama-2 - 开源项目提升Llama-2模型中文处理能力
Chinese-Llama-2GithubLlama-2中文大模型开源项目自然语言处理
Chinese-Llama-2是一个开源项目,致力于增强Llama-2大语言模型的中文处理能力。项目采用LoRA微调、全参数指令微调和二次预训练等方法,并在中文指令数据集上训练Llama-2模型。提供了训练所需的数据集、教程和模型参数,旨在推动中文自然语言处理研究与应用。经过优化的模型在中文理解、生成和翻译等任务中表现出明显提升。
ChatGLM2-6B - 基于GLM技术开发的中英双语对话模型
ChatGLM2-6BGithub开源项目性能提升推理速度显存占用模型开源
ChatGLM2-6B,基于GLM技术开发的中英双语对话模型,1.4T中英数据预训练后展现出改善的多语言处理效果,支持长达32K的上下文长度,新技术支持更快的推理速度和更好的对话体验。适用于学术研究和商业应用,如聊天机器人和客服AI,提供技术支持与灵活部署方案。
llama-models - Meta推出的开放大型语言模型Llama
GithubLlama人工智能大语言模型开源开源项目自然语言处理
llama-models是Meta开发的开放大型语言模型项目,为AI开发者、研究人员和企业提供易用的工具。项目包含Llama 2、Llama 3和Llama 3.1等多个版本,支持不同模型规模和上下文长度。llama-models注重开放性、生态系统支持和安全性,为AI创新与负责任发展奠定基础。
Ministral-3b-instruct-GGUF - 更高效的量化语言模型,为文本生成带来显著性能提升
Apache 2.0GithubHuggingfaceNLPtransformers开源项目模型模型量化语言模型
Ministral-3b-instruct-GGUF是一个基于llama.cpp的高效量化模型,专为Ministral系列的3B参数设计优化,并从Mistral-7B进行微调。它使用混合数据集,主要用于英语文本生成。通过量化技术,该模型在保持精度的同时,显著减少了存储和计算需求,理想应用于高效文本生成场景。项目遵循Apache 2.0许可协议,以确保合规使用。
llama3-chinese - 基于Meta-Llama-3-8B的中英双语大语言模型
GithubLlama3-Chinese人工智能大语言模型开源项目自然语言处理
Llama3-Chinese是基于Meta-Llama-3-8B训练的中英双语大语言模型。该项目使用高质量多语言数据和先进训练方法,提升了模型的对话能力。项目提供完整的模型使用指南,包括下载、合并、推理和部署,并配有Web和CLI演示,方便研究者和开发者使用。
Llama-3.1-70B-Instruct - Meta推出的多语言大规模语言模型 支持商业与研究应用
GithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1-70B多语言大语言模型开源项目指令微调模型预训练
Llama-3.1-70B-Instruct是Meta开发的多语言大型语言模型,支持8种语言,具有128k上下文窗口。模型采用优化的Transformer架构,通过监督微调和人类反馈强化学习训练,提升对话效果。支持文本和代码生成等自然语言任务,适用于商业和研究领域。该模型还可用于改进其他AI模型,包括合成数据生成和知识蒸馏。
codegemma-1.1-7b-it-GGUF - 文本生成的多样化量化模型选择
GithubHugging FaceHuggingfacetransformers开源项目文本生成模型模型下载量化
项目使用llama.cpp进行模型量化,提供多种模型版本以优化文本生成性能。用户可以依据硬件配置选择合适的模型版本,推荐选用Q6_K等高质量量化格式。多样化的模型版本在内存占用和性能表现之间提供灵活选择,适用于多种硬件平台。I-quant模型在较低量化级别上表现优异,适合需要高效运行的场景。
Baichuan2 - 开源大语言模型
Baichuan 2Github大语言模型开源开源项目推理和部署模型微调
Baichuan 2,新一代开源大语言模型,拥有基于2.6万亿Tokens训练的7B与13B版本,展现卓越性能于多语言、法律及医疗领域。开发者经官方审核后,可免费商用。详情见技术报告《Baichuan 2: Open Large-scale Language Models》。
kobart-summary-v3 - 韩语文档摘要与报告生成的高效模型
BartForConditionalGenerationGithubHuggingfacekobarttransformers开源项目文档总结模型
kobart-summary-v3是一个针对韩语文档和报告的自动摘要生成模型。该模型通过优化训练数据提升了文本生成的简洁性和可读性,同时保持信息的完整性,适用于多种应用场景,如学术文献和大型文书的自动摘要生成。
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