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Abel-7B-002

数学推理能力卓越的7B参数大语言模型

Abel-7B-002是一款在数学和推理能力方面表现突出的7B参数大语言模型。相较于前代模型,它在GSM8K和MATH等数学基准测试中分别提升了35%和126%的性能。在7B规模模型中,Abel-7B-002在多项任务上展现出领先优势,尤其在GSM8K和MATH测试中分别达到80.44和29.46的最高分。除数学领域外,该模型在语言理解和常识推理等方面也有出色表现,展示了良好的泛化能力。

DeepSeek-MoE - 创新MoE架构打造高效大规模语言模型
DeepSeekMoEGithubMoE架构大语言模型开源模型开源项目模型评估
DeepSeek-MoE项目开发了创新的混合专家架构语言模型,采用细粒度专家分割和共享专家隔离策略。该16.4B参数模型仅使用40%计算量就达到DeepSeek 7B和LLaMA2 7B的性能水平。模型可在单个40GB内存GPU上直接部署运行,无需量化,为学术和商业研究提供了高效便捷的工具。
Chinese-Llama-2-7b - 开源且可商用的中文Llama2模型,兼容中英文SFT数据集与llama-2-chat格式
Chinese Llama 2 7BGithubHuggingFaceLlama2开源项目模型开源量化模型
项目提供开源且商用的中文Llama2模型及中英文SFT数据集,兼容llama-2-chat格式并支持优化。项目包含在线演示、多模态模型、Docker部署和API接口,支持多种硬件配置,用户可快速下载与测试。
LLaMA-Pro - 具有块扩展的渐进式 LLaMA
GPT模型GithubLLaMA ProMetaMath开源项目深度学习自然语言处理
LLaMA-Pro项目通过模块扩展实现渐进式改进,显著提升算法性能。开源代码和模型包括LLaMA-Pro-8B和Mistral-Pro-8B-v0.1,后者在多个基准测试中表现优异,尤其在代码与数学能力方面超越主流型号。项目还提供了本地执行方法和训练代码。在ACL 2024大会上,项目论文已被接收,展示出其学术和实用价值。同时,LLaMA-Pro项目提供评估工具和预训练样例,支持开发者高效开发。
Qwen2 - 阿里巴巴推出多语言大规模语言模型 支持128K上下文
GithubQwen2人工智能大语言模型开源项目模型训练自然语言处理
Qwen2是阿里巴巴发布的大规模语言模型系列,规模从0.5B到72B不等。支持27种语言,在编码和数学等领域表现优异。Qwen2-7B-Instruct和Qwen2-72B-Instruct模型的上下文长度达128K,显著增强长文本处理能力。项目提供多种部署选项,包括本地运行和规模化推理,并支持模型量化和微调。
FuseAI - 多模型知识融合提升大语言模型性能
FuseChatFuseLLMGithub大语言模型开源模型开源项目知识融合
FuseAI项目通过知识融合技术整合多个开源大语言模型的优势,开发出高性能新模型。FuseChat-7B-VaRM在MT-Bench评测中得分8.22,超过多个知名对话模型;FuseLLM-7B在多项任务中表现优于Llama-2-7B。该项目为大语言模型研究提供了新的发展方向。
Step-DPO - 优化大语言模型长链推理的高效方案
GithubStep-DPO大语言模型开源项目数学问题模型微调长链推理
Step-DPO是一种旨在提升大语言模型长链推理能力的新方法。该方法通过数据构建流程生成了1万对高质量步骤偏好对数据集,在仅使用少量数据的情况下显著提升了模型性能。研究表明,Step-DPO能将Qwen2-7B-Instruct在MATH和GSM8K测试集上的得分分别提高5.6%和2.4%。应用Step-DPO后的Qwen2-72B-Instruct更是在这两个测试集上分别达到70.8%和94.0%的得分,超越了多个闭源模型。
VisualGLM-6B - 一个具备处理图像、中文和英文的能力的开源多模态对话语言模型
GithubVisualGLM-6B图像描述多模态对话模型开源开源项目微调
VisualGLM-6B是一个开源多模态对话语言模型,具备处理图像、中文和英文的能力。该模型继承自强大的ChatGLM-6B基础,增添了6.2亿参数,整合了先进的BLIP2-Qformer技术,达到了语言和视觉数据的高效融合。模型总参数量为7.8亿,展现在多个核心多模态任务上的卓越效能。针对各种应用场景均进行了优化,支持在消费级显卡上运行,降低了使用门槛,拓展了其在学术研究和实务应用中的潜力。
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。
YAYI2 - 中科闻歌研发的多语言开源大模型
GithubYAYI2-30B中文预训练多语言大语言模型开源开源项目性能提升
YAYI 2,由中科闻歌研发,30B参数的多语言开源大模型。采用超过2万亿Tokens的多语言语料进行预训练,通过百万级指令和人类反馈强化学习微调,极大提升其在多领域的应用效率。现开源YAYI2-30B,助力全球中文AI技术的创新与进步。
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