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SmolLM-135M-Instruct

轻量级指令语言模型的高效实现

SmolLM-135M-Instruct是一个1.35亿参数的轻量级指令语言模型。经过高质量教育数据训练和公开数据集微调后,模型具备基础知识问答、创意写作和Python编程能力。支持MLC、GGUF等多种本地部署方案,可通过Transformers框架调用。v0.2版本进一步优化了对话质量和任务完成能力。

SmolLM-360M-Instruct - 轻量级指令对话模型实现快速本地部署
GithubHuggingfaceSmolLM人工智能开源项目模型模型训练自然语言处理语言模型
SmolLM-360M-Instruct采用360M参数构建,通过日常对话、编程指令等数据集完成微调。模型支持MLC、GGUF等多种本地部署方案,在AlpacaEval测评中相比前代提升至63.3%的胜率。目前可应用于知识问答、创意写作和基础Python编程等场景。
SmolLM-1.7B-Instruct - SmolLM-1.7B-Instruct 模型的技术特性与应用场景分析
GithubHuggingfaceSmolLM开源项目微调性能优化数据集模型语言模型
SmolLM-1.7B-Instruct 是一款包含135M、360M和1.7B参数的小型语言模型,通过高质量数据集微调而成。v0.2版本在主题保持和回答提示方面表现优越。支持多种应用方式,包括本地和浏览器演示。但需注意,该模型可能并非完全精准,建议作为辅助工具应用于常识问答、创造性写作和基础编程等场景。
SmolLM-135M - 小型高效语言模型的新标杆,性能出色,尺寸便携
GithubHuggingfaceSmolLM人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理语言模型
SmolLM-135M是SmolLM系列中的小型语言模型,基于Cosmo-Corpus数据集训练。该模型仅有135M参数,但在常识推理和世界知识等基准测试中表现优异。SmolLM-135M提供全精度、半精度和量化版本,可灵活部署于各种硬件环境。作为高效小型语言模型的代表,SmolLM-135M在保持小巧体积的同时,展现出强大的文本生成能力。
SmolLM-360M - 3.6亿参数的高效语言模型 专注常识推理和知识理解
GithubHuggingfaceSmolLM人工智能开源项目模型模型训练神经网络语言模型
SmolLM-360M是一款拥有3.6亿参数的高效语言模型,基于Cosmo-Corpus数据集训练而成。该模型利用Cosmopedia v2合成教材、Python-Edu教育样本和FineWeb-Edu网络教育资源等高质量数据,在常识推理和世界知识等多项基准测试中表现出色。SmolLM-360M支持CPU/GPU部署,并提供8位和4位量化版本以优化内存使用。这款模型主要面向英语内容生成和理解,可作为AI辅助工具在多种场景中应用。
Phi-3.5-mini-instruct - 轻量级多语言长文本AI模型
GithubHuggingfacePhi-3.5-mini-instruct多语言支持大语言模型开源项目微软模型长文本理解
Phi-3.5-mini-instruct是一款开源AI模型,拥有3.8B参数和128K令牌上下文长度。该模型在多语言处理、长文本理解和推理能力方面表现优异,适用于通用AI系统,尤其适合资源受限环境和低延迟场景。经过监督微调、近端策略优化和直接偏好优化,模型具备精确的指令执行能力和安全性。
Mistral-Small-Instruct-2409 - 22B参数高性能指令微调语言模型
AI聊天GithubHuggingfaceMistral-Small-Instruct-2409函数调用大语言模型开源项目模型模型推理
Mistral-Small-Instruct-2409是一款22B参数的指令微调语言模型,具备32768词汇量和32k序列长度。该模型支持聊天、指令跟随和函数调用等功能,可通过vLLM、mistral-inference或Hugging Face Transformers库进行使用。作为一个开源项目,Mistral-Small-Instruct-2409为自然语言处理研究和应用提供了新的可能性。
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。
Qwen2-1.5B-Instruct - 性能卓越的开源指令调优语言模型
GithubHuggingfaceQwen2人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
Qwen2-1.5B-Instruct是Qwen2系列中的指令调优语言模型,在语言理解、生成、多语言处理、编码和数学推理等方面表现优异。该模型基于改进的Transformer架构,通过大规模预训练和偏好优化,在多项基准测试中超越了大多数开源模型。Qwen2-1.5B-Instruct易于部署,适用于多种AI应用场景,能够高效处理复杂的语言任务。
Mistral-7B-Instruct-v0.2-llamafile - 高效多功能的开源语言模型
AI模型GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.2大型语言模型开源项目指令微调模型自然语言处理
Mistral-7B-Instruct-v0.2是Mistral AI公司开发的改进版指令微调语言模型,拥有70亿参数。该模型支持多种量化格式和llamafile格式,可在CPU和GPU上高效运行,适用于对话、文本生成等多种场景。用户可根据设备选择合适的量化版本,通过命令行或Python代码轻松使用。模型在多项任务中表现优异,为开发者和研究者提供了强大的开源语言处理工具。
instructlab - 创新的大语言模型对齐调优命令行工具
CLIGithubInstructLabLLM开源项目聊天机器人训练模型
InstructLab是为大语言模型(LLM)对齐调优设计的创新命令行工具。它采用合成数据方法,支持预训练模型下载、知识技能添加、合成数据生成、模型重训练和评估。工具兼容多种硬件平台,包括Apple M系列、AMD ROCm和NVIDIA CUDA,为LLM优化提供灵活高效的解决方案。
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