gpt-neox-20b

EleutherAI开发的大规模开源语言模型

机器学习人工智能 Github 自然语言处理 GPT-NeoX-20B Huggingface 开源项目模型大规模语言模型

GPT-NeoX-20B是EleutherAI开发的200亿参数大规模语言模型。模型基于The Pile数据集训练，采用与GPT-3相似的架构，包含44层Transformer结构。作为研究导向的开源模型，支持下游任务开发和模型微调，但仅限于英语语言处理，且未经过人类反馈优化，不适合直接用于产品部署。

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介绍相关项目

pythia-1b - 开放8亿参数的自然语言模型研究工具

GithubHuggingfacePythia人工智能大语言模型开源项目机器学习模型深度学习

Pythia-1B是一个基于Transformer架构的开源语言模型,拥有8亿多非嵌入参数和154个训练检查点。模型在The Pile数据集上训练,主要用于语言模型的可解释性研究。通过Hugging Face库可实现快速部署,性能与同规模的OPT和GPT-Neo相当。该模型使用Apache 2.0许可证,适用于学术研究和实验。

SuperNova-Medius-GGUF - 跨架构蒸馏技术打造的14B参数高性能语言模型

GithubHuggingfaceSuperNova-Medius人工智能开源项目模型知识蒸馏自然语言处理语言模型

SuperNova-Medius-GGUF是一款14B参数的语言模型，采用跨架构蒸馏技术融合Qwen2.5-72B-Instruct和Llama-3.1-405B-Instruct的优势。该模型在指令遵循和复杂推理方面表现优异，适用于客户支持、内容创作和技术辅助等场景。经多项基准测试，SuperNova-Medius性能超越同类模型，在保持资源效率的同时提供强大功能，为组织提供高质量生成式AI应用解决方案。

TinyStories-33M - 基于GPT-Neo架构的开源文本生成模型

GPT-NeoGithubHuggingfaceTinyStories开源项目数据集文本生成模型模型训练

该模型以TinyStories数据集为基础，采用GPT-Neo架构进行训练，可通过API简便生成文本，广泛应用于自然语言处理任务。

10.5B_v1 - 介绍最前沿的自然语言处理开源项目

GithubHuggingfacetransformers卡片开源项目模型训练评估

本页面介绍了在🤗transformers平台上发布的自然语言处理模型，支持直接与下游应用。页面提供模型使用指导、性能评估、环境影响及技术规格信息，帮助用户合理利用模型的同时意识到潜在的偏见、风险和局限。

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。

GPT-JT-6B-v1 - 优化文本分类的先进语言模型

GPT-JTGithubHuggingfaceUL2分类任务开放数据集开源项目文本生成模型

GPT-JT-6B-v1采用去中心化训练和开放数据集，提升文本分类表现。结合UL2训练目标等先进技术，使其在计算效率上具有优势，优于大多数百亿参数模型。在多样化数据集如自然指令和P3上，GPT-JT利用标记和双向上下文学习，增强推断能力和语言处理功能。

OpenGPTAndBeyond - 开源类ChatGPT模型的实现与发展概述

ChatGPTGPT-3GithubLLaMA大语言模型开源开源项目

自LLaMA权重泄露和斯坦福小羊驼取得显著成果以来，开源社区对开发ChatGPT级别的大语言模型充满希望。页面详细记录了从复刻到超越的整个过程，包括基础模型、领域模型、训练、推理、多语言支持、多模态技术等各方面的进展。此外，还提供了丰富的开发和实施指导，从数据准备到低成本推理，并介绍了多个著名开源模型如LLaMA、BLOOM、GPT-J等。它是研究者和开发者理解和推进大语言模型开源发展的全面资源。

opt-2.7b - Meta AI开发的开放预训练Transformer语言模型

GithubHuggingfaceOPT人工智能开源项目文本生成模型自然语言处理预训练语言模型

OPT是Meta AI开发的开放预训练Transformer语言模型系列,参数规模125M至175B。采用先进数据收集和训练方法,性能与GPT-3相当。旨在促进大规模语言模型的可重复研究,扩大研究群体。主要基于英语语料预训练,使用因果语言建模,适用于文本生成和下游任务微调。OPT开放了完整模型访问权限,有助于研究大语言模型的工作原理、影响及相关挑战。

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。

litgpt - 基于最新技术的多功能大型语言模型库

AI模型GithubLitGPT大规模部署开源项目微调热门预训练

LitGPT为开发者提供超过20种高性能的大型语言模型（LLMs），具备从头开始的实现、无抽象层和企业级的性能优化。适合于训练、微调和部署大规模应用，支持新手入门，简化企业级部署流程。提供全面的Python API文档和优化教程，使得部署AI模型更快速、更经济、更有效率。

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