Chinese-Mixtral-8x7B

增强中文编解码能力的开源大模型

Chinese-Mixtral-8x7B MoE模型增量预训练模型下载推理加速 Github 开源项目

Chinese-Mixtral-8x7B通过中文扩词表和增量预训练，提高了在中文编解码和生成理解能力。项目提供完整的开源模型及预训练代码，支持QLoRA训练和多种推理加速方案。其在中文知识和理解上的表现卓越，同时在英文方面也表现不俗，适用于各种中文自然语言处理应用场景。

Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1-GGUF - Mixtral-8x7B多语言模型的GGUF量化版本

AI模型GGUFGithubHuggingfaceMistral AIMixtral 8X7B开源项目模型量化

本项目提供Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1模型的GGUF量化版本。GGUF格式支持CPU和GPU高效推理，项目包含2至8比特多种量化等级文件。模型支持英、法、意、德、西等语言，适用多种NLP任务。用户可通过llama.cpp等工具便捷运行这些模型。

Mixture-of-depths - Transformer语言模型的动态计算资源分配方法

GithubMixture-of-Depths开源项目模型实现深度学习语言模型

Mixture-of-depths是一种Transformer语言模型优化方法，通过动态分配计算资源提高性能。该项目提供Mistral、Mixtral、LLama等多个主流模型的非官方实现。项目支持高级API接口，兼容transformers库，便于研究应用。这种方法旨在提升模型推理效率和灵活性，同时保持输出质量。

Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base - 高效压缩的大规模语言模型适用于多种自然语言生成任务

GithubHuggingfaceMistral-NeMo人工智能大语言模型开源项目模型模型压缩自然语言处理

Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base是一个经过剪枝和蒸馏的基础文本生成模型。它采用4096维嵌入、32个注意力头、11520维MLP中间层和40层结构,结合分组查询注意力和旋转位置编码技术。该模型在MMLU等基准测试中表现优异,适用于多种自然语言生成任务。支持8k字符输入,可通过Transformers库轻松使用。

Chinese-Word-Vectors - 多样化中文词向量预训练模型集合

Chinese Word VectorsGithub中文开源项目词向量语义关系语料库

该项目集成了多种中文词向量模型，涵盖稠密和稀疏表示方法，以及词、n-gram、字符等上下文特征。同时提供中文类比推理数据集CA8和评估工具包，便于模型质量评估。这些预训练资源可应用于多种自然语言处理任务，为相关研究和开发工作提供了有力支持。

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。

chinese_roberta_L-2_H-128 - 使用多模态预训练优化中文自然语言处理

CLUECorpusSmallGithubHuggingfaceRoBERTa开源项目模型语言模型预训练

该项目包括24种中文RoBERTa模型，使用CLUECorpusSmall数据集进行训练，效果超过较大数据集。模型通过UER-py和TencentPretrain预训练，并支持多模态框架，参数超过十亿。模型可在HuggingFace和UER-py Modelzoo中获取。项目提供详细的训练过程和关键细节，便于结果复现，着重提升中文自然语言处理任务中的性能。

llama3-chinese - 基于Meta-Llama-3-8B的中英双语大语言模型

GithubLlama3-Chinese人工智能大语言模型开源项目自然语言处理

Llama3-Chinese是基于Meta-Llama-3-8B训练的中英双语大语言模型。该项目使用高质量多语言数据和先进训练方法，提升了模型的对话能力。项目提供完整的模型使用指南，包括下载、合并、推理和部署，并配有Web和CLI演示，方便研究者和开发者使用。

Mistral-7B-v0.1 - 超越Llama 2的开源大语言模型

GithubHuggingfaceMistral-7B大语言模型开源项目文本生成模型深度学习自然语言处理

Mistral-7B-v0.1是一个开源的大型语言模型，拥有70亿参数，性能超越Llama 2 13B。该模型采用分组查询注意力、滑动窗口注意力等创新技术，是一个强大的预训练基础模型。需注意，模型尚未包含内容审核机制，使用时需搭配Transformers 4.34.0或更高版本。

chinese-macbert-base - 通过MLM误差校正任务优化中文BERT模型的性能

GithubHuggingfaceMacBERT句子排序预测开源项目掩码语言模型模型自然语言处理预训练模型

项目通过引入MLM误差校正预训练任务，减少预训练和微调过程中的差异，提升中文自然语言处理的模型表现。采用同义词工具进行相似词替换，改进传统BERT的[MASK]标记。此外，还结合全词掩码、N-gram掩码和句序预测技术，增强模型功能。MacBERT的架构与原始BERT兼容，为研究人员提供灵活的替换方案。

m2 - 子二次GEMM架构Monarch Mixer实现高效语言模型

GithubM2-BERTMonarch Mixer人工智能开源项目机器学习自然语言处理

Monarch Mixer是一种创新的子二次GEMM架构，用于训练序列长度和模型维度均为子二次的语言模型。该架构使用Monarch矩阵层替代Transformer中的注意力和MLP操作，提高了计算效率。基于此架构的M2-BERT模型在减少25%参数和计算量的同时，在GLUE基准测试中达到了与BERT相当的性能。项目开源了预训练模型权重以及预训练和微调代码，方便研究者进行further研究。

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