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polyglot-ko-1.3b

EleutherAI推出13亿参数韩语自然语言处理模型

Polyglot-Ko-1.3B是EleutherAI团队开发的韩语自回归语言模型,拥有13亿参数。该模型在863GB韩语数据上训练,在KOBEST基准测试中表现优异。与同规模模型相比,Polyglot-Ko-1.3B在多个下游任务中展现出显著优势,可应用于多种韩语自然语言处理任务。

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。
JetMoE - 低成本高性能的开源AI语言模型
GithubJetMoE低成本大语言模型开源开源项目性能
JetMoE-8B是一款开源大语言模型,以低于10万美元的成本实现了超越LLaMA2-7B的性能。该模型仅使用公开数据集训练,完全开源,适合学术研究。在推理时,JetMoE-8B只激活22亿参数,显著降低计算成本。多项基准测试结果表明,该模型表现优异,展现了AI领域低成本高效能开发的新可能。
gbert-large - 提升德语文本处理效能的高性能BERT模型
German BERTGithubHaystackHuggingfacedeepset开源项目性能模型语言模型
gbert-large为由原德语BERT与dbmdz BERT团队开发的德语BERT语言模型,在GermEval系列测试中展现优异性能,如GermEval18粗分类80.08分。探索其他模型如gbert-base与gelectra系列。
gte-large-zh - 中文语义相似度与检索的卓越表现模型
GithubHuggingfaceMTEBgte-large-zhsentence-transformers开源项目模型自然语言处理语义相似度
gte-large-zh模型在MTEB中文基准测试中表现突出,涵盖句子相似度、文本分类、聚类、重排序和检索等多个任务。该模型在CMNLI和JDReview等数据集上的准确率超过80%,为中文自然语言处理应用提供了稳定的语义理解基础。
OLMo-1B-0724-hf - Dolma数据集驱动的英语语言模型在性能上的进步
DolmaGithubHuggingfaceOLMo开源项目机器学习模型训练数据语言模型
OLMo 1B July 2024版本采用Dolma数据集,显著提高了HellaSwag等任务的评估表现。兼容HuggingFace Transformers v4.40及以上版本,由Allen Institute for AI开发,提供完整的代码、检查点及训练日志,支持实现文本生成与模型微调。在ARC挑战、BoolQ和HellaSwag等自然语言处理任务中表现出色,适用于研究人员和开发者在语言模型科学领域的进一步探索。
OLMoE-1B-7B-0924 - 开源混合专家模型,具备高性价比和竞争力
GithubHuggingfaceMixture-of-ExpertsOLMoEallenai大语言模型开源开源项目模型
OLMoE-1B-7B-0924是一个混合专家语言模型,具备1B个活跃和7B总参数,以其高性能和成本效益在同类模型中表现出色,并可竞争于更大规模的模型如Llama2-13B。该项目完全开源,提供了详细的预训练、监督微调及偏好优化的检查点和相关资源,适合自然语言处理领域的研究和开发。
ChatGLM3 - 突破性能与功能的开源对话模型
AIChatGLM3Github大语言模型对话系统开源模型开源项目
ChatGLM3是智谱AI与清华大学KEG实验室联合开发的开源对话模型。该模型在保持对话流畅和易于部署的基础上,引入了更强大的基础架构、更全面的功能支持和多个开源版本。ChatGLM3-6B不仅支持多轮对话,还能进行工具调用和代码执行,在10B以下模型中表现出色。此外,项目还开源了基础模型和长文本版本,为学术研究和商业应用提供了多样化选择。
awesome-huge-models - 大型AI模型最新动态与开源资源汇总
AI训练GithubLLMdeep learning模型大模型开源开源项目
详尽介绍大型AI语言模型最新进展及开源资源,包括训练代码、数据集和预训练权重。收录Baichuan、Falcon、OpenLLaMA等模型,并关注开源与分布式训练框架如PyTorch和XLA生态。提供全面资源链接,帮助研究人员和开发者了解当前AI模型的最前沿动态。
gpt-neo - 使用 mesh-tensorflow 库的模型并行 GPT-2 和 GPT-3 样式模型的实现
GPT-3GPT-NeoGithubTPU支持开源项目模型训练预训练模型
GPT-Neo项目在mesh-tensorflow库的支持下,开发出了类似于GPT-3的高级模型与数据并行技术。项目支持在TPU及GPU上进行高效训练与推理,并集成了局部注意力、线性注意力和多专家系统等先进技术,能有效处理大规模参数模型。GPT-Neo还提供了多项模型评估功能,专注于语言和科学推理,拓宽了其在自然语言处理应用中的领域。
gemma-2B-10M - Gemma 2B模型实现1000万token上下文处理 仅需32GB内存
Gemma 2BGithub内存优化局部注意力开源项目推理优化长上下文
gemma-2B-10M项目采用递归局部注意力机制,在32GB内存限制下实现了处理1000万token上下文的能力。该项目为Gemma 2B模型提供CUDA优化的推理功能,显著提升了处理效率。项目设计简洁易用,便于开发者快速应用。虽然目前处于早期阶段,但在长文本处理领域展现出巨大潜力,有望推动相关技术的进步。
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