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pythia-70m-deduped

促进语言模型可解释性的研究工具

Pythia-70m-deduped是Pythia模型套件中的一个7000万参数的语言模型,由EleutherAI开发。该模型在去重的Pile数据集上训练,提供154个训练检查点,便于研究模型在不同阶段的行为。尽管主要用于可解释性研究,Pythia-70m-deduped在下游任务上的表现也与同等规模模型相当。基于Transformer架构,这个模型为语言建模实验和分析提供了理想的研究平台。

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。
Phi-3-medium-4k-instruct - 轻量级多任务语言模型
GithubHuggingfacePhi-3大语言模型开源项目指令微调推理能力模型自然语言处理
Phi-3-medium-4k-instruct是一个14B参数的轻量级开源语言模型,在常识、语言理解、数学和编码等多项基准测试中表现优异。该模型采用高质量合成数据和公开数据训练,经过指令微调和安全优化,支持4K上下文长度。它适用于内存/计算受限环境和低延迟场景,可广泛应用于商业和研究领域。
Yi-34B - 开源双语大语言模型Yi-34B,在语言理解和推理性能上超越多款先进模型
GithubHuggingfaceYi双语变压器大语言模型开源开源项目模型
Yi系列的开源双语大语言模型凭借出色的语言理解和推理能力,在全球顶尖LLM排行中占据一席之地。在依托Transformer和Llama架构的基础上,Yi模型通过自有的高质量训练数据和效能优化的训练管道,实现了在多项评测中的领先表现。特别是Yi-34B-Chat模型在AlpacaEval榜单上表现出色,仅次于GPT-4 Turbo,展现出其多领域广泛应用的潜力。
internlm2-chat-7b - 70亿参数大模型实现20万字超长文本理解及多场景智能对话
GithubHuggingfaceInternLM2人工智能代码解释器大语言模型开源项目模型超长上下文
InternLM2-chat-7b作为书生·浦语第二代大模型的70亿参数版本,搭载20万字超长上下文理解技术,在复杂推理、数学运算、代码编程等核心任务上性能卓越。模型集成代码解释器和数据分析工具,通过增强型工具调用机制高效完成多步骤任务。在MMLU、AGIEval等主流评测基准上展现出同级别最优性能。该开源项目面向学术研究完全开放,同时提供免费商业授权渠道。
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。
falcon-7b - 基于海量高质量数据训练的70亿参数开源语言模型
Falcon-7BGithubHuggingface人工智能开源开源项目模型自然语言处理语言模型
Falcon-7B是TII开发的70亿参数因果解码器模型,基于1.5万亿个精选高质量token训练。模型采用FlashAttention和multiquery等优化架构,提升推理效率。以Apache 2.0许可证发布,允许商业使用。性能超越同类开源模型,适用多种自然语言处理任务,可进一步微调满足特定需求。
Yi-34B-200K - 开源双语大模型 提升长文本理解能力
GithubHuggingfaceTransformerYi双语大语言模型开源开源项目模型
Yi-34B-200K是开源的双语大语言模型,专注于提升长文本理解。通过在长时间上下文数据上训练5亿个token,Yi-34B-200K的『寻针与草垛』测试表现从89.3%提高到99.8%。其独特的数据集和高效的训练管道,使Yi系列在语言理解、常识推理和阅读理解方面表现优异,超过其他开源模型。该模型适用于个人、学术和中小企业,性价比较高。
UER-py - 自然语言处理的开源预训练工具包
BERTGithubNLP任务UER-py开源项目模型微调预训练模型
UER-py是一个为自然语言处理任务设计的预训练和微调工具包,支持多种预训练模型以优化下游任务表现。项目强调模块化设计,并提供可扩展接口,支持单GPU及多GPU配置。
languagemodels - 轻松实现低内存大语言模型推理的Python库
GPU加速GithubLanguage ModelsPython大语言模型开源项目语义搜索
该Python库简化了大语言模型的使用,最低内存需求仅为512MB,确保所有推理在本地完成以保障数据隐私。支持GPU加速及多种模型配置,功能涵盖文本翻译、代码补全、语义搜索等,适合教育和商业用途。用户可通过简单的pip命令安装,在REPL、笔记本或脚本中使用。详见官方网站的文档与示例程序。
Tess-v2.5-Phi-3-medium-128k-14B - 提高大型语言模型指令处理的效率与准确性
AxolotlGithubHuggingfacemicrosoft/Phi-3-medium-128k-instruct中等模型开源开源项目模型
Tess-v2.5-Phi-3-medium-128k-14B基于微软的Phi-3模型,利用Axolotl平台提升其指令理解和生成能力。通过优化模型结构,提高用户交互的精准性,从而提升文本生成质量。
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