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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。

Phi-3-medium-128k-instruct-quantized.w8a16 - 优化为INT8的14亿参数开源模型,提升计算效率
GithubHuggingfacePhi-3-medium-128k-instructvLLM开源项目文本生成模型模型优化量化
Phi-3模型的量化版本,通过将权重量化为INT8,将参数位数从16减少至8,约减少50%的磁盘和GPU使用,仍保有高性能。专为英语商业与研究用设计,不适用于违法行为。支持在vLLM和Transformers中高效部署,平均分数74.04逼近未量化版本。在OpenLLM基准中展现优异准确性与恢复能力。
OpenNMT-py - 开源的神经机器翻译与大型语言模型框架
EoleGithubLLM支持Neural Machine TranslationOpenNMT-pyPyTorch开源项目
OpenNMT-py是基于PyTorch的开源神经机器翻译和语言模型框架,适用于研究和生产。支持大语言模型转换、量化以及多GPU并行。提供教程、文档和社区支持,适合翻译、总结等多种NLP任务。最新版本引入了多查询注意力机制和线性去偏等新功能。
theia-base-patch16-224-cddsv - Theia模型助力机器人学习的多元视觉基础
GithubHuggingfaceTheia开源项目机器人学习模型深层学习视觉任务视觉模型
Theia通过整合多种视觉模型如CLIP和ViT,增强机器人学习的视觉能力。该模型以DeiT-Tiny为基础,能够在较少的训练数据和较小的模型尺寸下,超越以往模型的表现,为自动化应用提供多样化的视觉知识支持。
Yi-34B-Chat - 基于3T级语料训练的高性能开源双语大模型
GithubHuggingfaceYi人工智能双语大语言模型开源开源项目模型
Yi-34B-Chat是一个由01.AI开发的开源大语言模型,基于3T级多语言语料训练。模型在AlpacaEval评测中的表现仅次于GPT-4 Turbo,在语言理解、推理和阅读理解等方面展现出优秀能力。经过英文和中文双语评测,其性能超越了Falcon-180B、Llama-70B等主流开源模型。
Phi-3.5-mini-instruct-GGUF - 多语言轻量级模型,优化高效推理和准确性
GithubHuggingfacePhi 3.5 Mini开源项目数据优化模型模型训练自然语言处理量子化
Phi-3.5-mini是microsoft推出的多语言开放型模型,专注于高质量推理数据,支持128K上下文标记长度。经过监督微调、近端策略优化和直接偏好优化,该模型确保严格的指令遵循和安全性。采用多种量化方法(从Q2到Q8及f16),满足多样硬件需求,适用于广泛的自然语言处理和代码任务,由SanctumAI进行量化。
zephyr-7b-beta - 7B参数开源对话模型在多项基准测试中表现卓越
GithubHuggingfaceZephyr-7B-β人工智能开源项目机器学习模型模型性能语言模型
Zephyr-7B-β是基于Mistral-7B-v0.1微调的开源对话模型。在MT-Bench和AlpacaEval等基准测试中,其性能超越多个参数量更大的模型。采用DPO技术训练,能生成有帮助的回复,但缺乏安全性对齐。适用于多种对话任务,在编码和数学等复杂任务上仍需改进。该模型表现出色,但使用时需注意其局限性。
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。
Yi-1.5-34B-Chat-16K - 开源语言模型在多项基准测试中表现出色
GithubHuggingfaceYi-1.5人工智能开源项目模型深度学习语言模型
Yi-1.5是Yi系列的升级版本,经过5000亿高质量语料预训练和300万多样化样本微调。与前代相比,Yi-1.5在编码、数学、推理和指令遵循方面有显著提升,同时保持了优秀的语言理解、常识推理和阅读理解能力。Yi-1.5-34B-Chat模型在多项基准测试中媲美甚至超越了一些更大的模型,9B和6B版本在同等规模开源模型中也表现出色。项目提供多个预训练和对话模型版本可供下载使用。
stablelm-3b-4e1t - StableLM开源语言模型在1万亿token数据上训练达到30亿参数规模
GithubHuggingfaceStableLM-3B-4E1T人工智能大语言模型开源模型开源项目文本生成模型
StableLM-3B-4E1T是一个开源语言模型,通过在Falcon RefinedWeb和RedPajama-Data等数据集上训练4轮获得,总计处理1万亿tokens数据。模型采用LayerNorm归一化和Rotary位置编码技术,支持Flash Attention 2优化。在HellaSwag和Winogrande任务评测中分别达到75.94%和71.19%的准确率,展现出良好的语言理解能力。
Yi-1.5 - Yi模型的升级版,通过500B高质量语料预训练和300万样本微调而来
GithubYi-1.5人工智能大语言模型开源开源项目自然语言处理
Yi-1.5是Yi模型的升级版,通过500B高质量语料预训练和300万样本微调而来。它在编码、数学、推理和指令跟随方面有显著提升,同时保持了优秀的语言理解和阅读能力。该系列提供34B、9B和6B三种规模,支持多种部署方式和fine-tuning。Yi-1.5以Apache 2.0许可开源,为AI领域提供了强大灵活的大语言模型选择。
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