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pythia-12b

Pythia语言模型套件提供多种规模及训练检查点

Pythia-12b是EleutherAI开发的语言模型研究套件中的一员,拥有113亿参数。该套件包含从70M到12B参数的8种规模模型,每种规模提供两个版本:一个在Pile数据集上训练,另一个在去重后的Pile上训练。所有模型使用相同的数据和训练顺序,并提供154个中间检查点。Pythia-12b采用Transformer架构,主要用于语言模型的可解释性研究。虽然在多项基准测试中表现出色,但并非针对下游应用优化。

llama-3-typhoon-v1.5-8b-instruct - Llama3架构的80亿参数泰语大模型 支持泰英双语指令
GithubHuggingfaceLlama-3-Typhoon-1.5-8B开源项目机器学习模型泰语大语言模型自然语言处理语言生成
llama-3-typhoon-v1.5-8b-instruct是基于Llama3-8B架构的泰语大语言模型,拥有80亿参数。该模型在泰语和英语指令任务上表现优异,多项泰语基准测试中均超越同类模型。采用Llama3聊天模板,支持多轮对话。目前仍处于开发阶段,可能存在局限性,建议开发者使用时评估相关风险。
Yi-9B-200K - Yi-9B-200K模型增强长文本处理,优化语言理解与推理
GithubHuggingfaceTransformerYi系列双语大型语言模型开源开源项目模型
Yi系列开源语言模型通过Yi-9B-200K提升长文本解析能力,表现于代码、数学和逻辑推理上尤为突出。该模型使用截至2023年6月的数据集训练,跨语言功能强大,适用于个人、学术和商业环境。
v3_1_pt_ep1_sft_5_based_on_llama3_1_8b_final_data_20241019 - 探索先进的自然语言处理开源模型及其实际应用
GithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型卡环境影响训练细节语言模型
了解先进自然语言处理开源模型的信息,包括用途、评估方法及风险提示。虽然详细信息未完全披露,但以上内容可为开发和应用提供重要参考。
PygmalionAI - 大型语言模型驱动的开源AI互动平台
AI工具PygmalionAI人工智能开源项目聊天机器人语言模型
PygmalionAI是一个正在开发的开源AI项目,专注于创建用于聊天、角色扮演和冒险的大型语言模型。该平台旨在提供多样化的AI互动体验,支持多种应用场景。项目鼓励社区参与,通过Discord、Hugging Face和GitHub与开发者和用户保持联系,共同推动AI技术的创新与应用。
gpt-neo-2.7B - EleutherAI开发的27亿参数GPT-Neo语言模型展现多任务处理能力
EleutherAIGPT-NeoGithubHuggingface开源项目模型深度学习自然语言处理语言模型
GPT-Neo 2.7B是EleutherAI基于GPT-3架构开发的大规模语言模型,在The Pile数据集上训练了4200亿个token。模型在语言理解、科学推理等多个评估任务中表现优异,超越同等规模的GPT-2和GPT-3 Ada。尽管存在潜在偏见,GPT-Neo 2.7B仍为自然语言处理领域提供了新的研究方向和应用可能。
benchmark_VAE - 统一实现常见变分自编码器并提供基准比较
Githubpythae分布式训练变分自编码器开源项目深度学习自动编码器
pythae库实现多种常见的变分自编码器模型,提供相同自编码神经网络架构下的基准实验和比较。用户可以用自己的数据和编码器、解码器网络训练这些模型,并集成wandb、mlflow和comet-ml等实验监控工具。最新版本支持PyTorch DDP分布式训练,提高训练速度和处理大数据集的能力。支持从HuggingFace Hub进行模型共享和加载,代码简洁高效。涵盖多种已实现模型和采样器,满足不同研究需求。
Llama-2-7b-hf - Meta开发的开源语言模型 支持多种参数规模和商业应用
GithubHuggingfaceLlama 2人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理预训练模型
Llama-2-7b-hf是Meta推出的开源大型语言模型之一,采用优化的Transformer架构。该模型经过2万亿token预训练,拥有70亿参数,支持4k上下文长度。Llama 2系列提供预训练和微调版本,可用于多种自然语言生成任务。在多项基准测试中表现优异,并支持商业应用,是一个功能强大的开源AI工具。
Phi-3.5-mini-instruct-bnb-4bit - 轻量级多语言模型支持高效微调和长文本理解
GithubHuggingfacePhi-3.5transformers多语言开源项目微调模型长上下文
Phi-3.5-mini-instruct是一款轻量级开源语言模型,支持128K上下文长度。经过监督微调和优化,该模型在多语言能力和长文本理解方面表现出色。适用于内存受限环境、低延迟场景和推理任务,可作为AI系统的基础组件。在商业和研究领域都有广泛应用前景。
prometheus-8x7b-v2.0 - 基于Mistral的开源评估型语言模型
GithubHuggingfacePrometheus 2RLHF人工智能评估开源项目机器学习模型语言模型
Prometheus-8x7b-v2.0是一个基于Mistral-Instruct构建的开源评估型语言模型,通过30万条标注数据训练而成。该模型支持绝对评分和相对排名两种方式,可对其他语言模型进行细粒度评估,是GPT-4评估功能的开源替代方案。模型提供完整的使用文档,适用于语言模型性能比较和评估研究。
torchtitan - PyTorch原生大规模语言模型训练框架
GithubLLM训练Llama模型PyTorchtorchtitan分布式训练开源项目
torchtitan是基于PyTorch的大规模语言模型训练框架,展示了最新分布式训练功能。它采用简洁模块化设计,支持多种并行化技术,包括数据并行、张量并行和管道并行。框架还提供分布式检查点和Float8等先进特性,为Llama 3和Llama 2等模型预训练提供高效方案。torchtitan旨在展示PyTorch在大规模语言模型训练中的潜力。
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