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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。

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。
Qwen2.5-Coder-7B - 新一代多语言编程模型具备出色的代码生成与长文本处理能力
GithubHuggingfaceQwen2.5-Coder人工智能代码生成开源项目机器学习模型深度学习
Qwen2.5-Coder-7B是一个基于Qwen2.5-7B训练的专业代码开发模型,在代码生成、推理和修复方面表现优异。该模型经过5.5万亿token的训练,支持128K上下文窗口,适用于代码助手和数学推理等场景。采用transformer架构,拥有76亿参数和28层注意力层,支持131,072个token的上下文长度。Qwen2.5-Coder-7B不仅优化了代码生成能力,还保持了数学和通用能力的优势,为代码开发和人工智能应用提供了全面的基础支持。
Yi-1.5-9B-Chat-16K - 编码、数学和推理能力出色的高性能大语言模型
GithubHuggingfaceYi-1.5人工智能大语言模型开源模型开源项目模型模型评测
Yi-1.5是Yi系列的升级版本,经过5000亿高质量语料库的预训练和300万多样化样本的微调。该模型保持了优秀的语言理解、常识推理和阅读理解能力,同时显著提升了编码、数学、推理和指令遵循能力。Yi-1.5提供多种规模的基础模型和对话模型,在多项基准测试中表现优异,某些方面甚至超越了规模更大的模型。
internlm2-7b - 增强自然语言处理与长文本分析能力
GithubHuggingfaceInternLM开源开源项目性能评测模型长上下文
InternLM2-7B是一款开源自然语言处理模型,以其卓越的语言能力及对20万字符长文本的支持在评测中表现优异。适用于领域适配与复杂任务,提供代码开放与商用使用许可,便于研究与开发者的灵活使用与集成。
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-AWQ - AWQ量化7B参数代码模型支持128K长文本处理
AWQ量化GithubHuggingfaceQwen2.5-Coder人工智能代码生成大语言模型开源项目模型
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-AWQ是一个AWQ量化的4比特指令微调模型,具有7B参数。该模型在代码生成、推理和修复方面表现出色,支持处理长达128K tokens的上下文。它采用28层、28个注意力头的因果语言模型架构,并应用RoPE、SwiGLU等技术。这一模型在提升编码能力的同时,保持了数学和通用领域的性能,为代码智能助手等应用提供了坚实基础。
StableBeluga-7B - Llama2基础上的稳定新型语言模型
GithubHuggingFace TransformersHuggingfaceStability AIStable Beluga 7B培训数据集开源项目模型语言模型
StableBeluga-7B是基于Llama2 7B的改进语言模型,由Stability AI开发。模型通过Orca风格数据集的监督学习进行训练,并采用BF16和AdamW优化器进行优化。这一高效模型兼容HuggingFace Transformers库,适用于广泛的AI对话应用。开发者应在使用时注意潜在的伦理与限制问题,确保应用的安全性和可靠性。
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。
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。
MAmmoTH2-8B-Plus - 基于网络数据的大规模指令微调方法
GithubHuggingfaceMAmmoTH2大语言模型开源项目推理能力模型算法评估语言模型训练
MAmmoTH2项目通过从网络预训练语料中高效收集1000万条指令-回答对来提升大语言模型的推理能力。该方法显著改善了模型在多个推理基准测试上的表现,如MAmmoTH2-7B (Mistral)在MATH和GSM8K测试中的得分大幅提升。这种方法不仅无需特定领域数据训练,还为获取大规模高质量指令数据提供了一种高效的途径,为增强大语言模型的推理能力提供了新的研究方向。
japanese-stablelm-base-beta-7b - 日本语自然语言处理的7B参数高效模型
GithubHuggingfaceJapanese-StableLM-Base-Beta-7BLlama2开源项目日语模型自然语言处理语言模型
该7B参数自回归模型基于Llama-2-7b,经过微调以提升日本语言任务表现。其使用多样的日本语数据集训练,适合各种文本生成任务,并且推理速度优异。提供开放商业用途,适合应用程序的专用调整。
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