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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。

Qwen2.5-32B-Instruct - 多语言大规模语言模型支持长文本处理和结构化输出
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目指令微调模型长文本处理
Qwen2.5-32B-Instruct是一款指令微调大语言模型,参数量为325亿。该模型支持29种以上语言,擅长指令跟随、长文本生成和结构化输出。它采用因果语言模型架构,支持131,072个token的上下文长度,可生成8192个token。模型在编码、数学等领域表现出色,并能处理表格等结构化数据。
Ministral-8B-Instruct-2410 - 多功能高效语言模型,兼具多语言和代码处理能力
GithubHuggingfaceMinistral-8B-Instruct-2410Mistral AI开源项目授权使用模型研究目的许可证
Ministral-8B-Instruct-2410是一款高效的语言模型,具有128k上下文窗口、函数调用支持和多语言代码训练等特点,显著提升同类模型性能。该模型适用于本地智能设备和边缘计算,经过针对性优化以提升多语言和代码处理能力。根据Mistral Research License,该模型适用于非商业研究。Ministral-8B在知识、常识、代码、数学及多语言基准测试中表现优异,为广泛应用提供了强大的支持。
Qwen2-72B-Instruct - 多语言大规模语言模型 支持131K token超长文本处理
GithubHuggingfaceQwen2-72B-Instruct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
Qwen2-72B-Instruct是一个支持131,072个token超长上下文的指令微调大语言模型。在语言理解、生成、多语言、编码、数学和推理等多项基准测试中表现优异,超越多数开源模型。采用改进的Transformer架构,通过大规模数据预训练和优化。集成YARN技术处理长文本,可通过vLLM部署。
T-lite-instruct-0.1 - 优化指令模型,提升生成质量与安全性
GithubHuggingfaceT-lite-instruct-0.1偏好调整基准测试奖励建模开源项目指令数据集模型
T-lite-instruct-0.1是一种经过bf16格式训练的AI模型,专注于安全性和生成的高质量。它使用多样化的数据集,包括翻译后的英语开源数据集,避免低质量翻译。通过强模型生成的上下文进行训练,在MT-Bench和Arena基准测试中表现优秀,适合高标准工业应用。
Qwen2-1.5B-Instruct-AWQ - 探索具备多语言能力和高性能的新一代语言模型
GithubHuggingfaceQwen2多语言能力开源项目性能基准模型训练细节语言模型
Qwen2系列大语言模型在语言理解、生成、多语言处理和推理等多个方面表现出色。Qwen2-1.5B-Instruct模型经过指令微调,相较主流开源和专有模型展现出强竞争力。基于SwiGLU激活和自适应分词器,支持多语言和代码应用。通过Hugging Face Transformers可轻松下载并使用。详细了解性能和速度基准测试的信息请查看相关资料。
Llama-3.2-1B-Instruct-q4f32_1-MLC - 基于MLC格式的Llama指令微调对话模型支持多平台轻量级部署
GithubHuggingfaceLlamaMLC人工智能开源框架开源项目模型语言模型
基于Meta Llama-3.2-1B-Instruct转换的MLC格式模型,采用q4f32_1量化方案,针对MLC-LLM和WebLLM项目进行优化。模型提供命令行交互、REST服务部署和Python API调用功能,可灵活应用于各类场景。具备快速部署和高效对话能力,适合构建轻量级AI对话应用。
multilingual-e5-large-instruct - 支持100+语言的多语言大规模指令型自然语言处理模型
GithubHuggingfaceMTEB分类多语言开源项目检索模型模型评估
multilingual-e5-large-instruct是一个多语言大规模指令型语言模型,支持100多种语言的文本处理。该模型在MTEB基准测试的分类、检索、聚类等任务中表现优秀,展现了优异的跨语言能力。它可应用于多语言文本嵌入、语义搜索、文本分类等场景,为自然语言处理提供了实用的多语言解决方案。
Llama-3.2-1B-Instruct - Meta开发的多语言大规模语言模型 适用于对话和检索任务
GithubHuggingfaceLlama 3.2人工智能多语言大语言模型开源项目模型自然语言处理
Llama-3.2-1B-Instruct是Meta开发的新一代多语言大规模语言模型。该模型支持8种语言,包括英语、德语和法语等,有1B和3B两种参数规模。模型采用优化的Transformer架构,使用高达9T的token训练,支持128k上下文长度。它在行业基准测试中表现优异,特别擅长对话、知识检索和摘要任务。Llama-3.2-1B-Instruct适用于构建智能助手、写作辅助等多种商业和研究应用。
Mistral-Nemo-Instruct-2407-vllm-fp8 - 开源多语言指令微调大模型
Apache 2许可GithubHuggingfaceMistral-Nemo-Instruct-2407多语言大语言模型开源项目指令微调模型
Mistral-Nemo-Instruct-2407是Mistral AI与NVIDIA联合开发的开源指令微调语言模型。该模型在128K上下文窗口训练,支持多语言和代码生成,性能优于同等规模模型。采用Apache 2许可,可替代Mistral 7B使用。模型在多项基准测试中表现出色,支持mistral_inference、transformers和NeMo等框架进行推理。
open-instruct - 开源指令微调大语言模型的完整工具集
AI训练Github开源项目模型微调评估基准语言模型
open-instruct是一个致力于指令微调预训练语言模型的开源项目。它提供了基于最新技术和公开数据集的模型微调代码,以及多项基准测试的评估工具。项目发布了包括Tülu系列在内的多个微调模型检查点。open-instruct支持全参数微调、LoRA和QLoRA等高效方法,并提供完整的训练和评估脚本。该工具集为研究人员和开发者提供了探索指令调优大语言模型的全面解决方案。
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