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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。

Qwen2.5-7B-Instruct - 高效微调和内存优化的多语言大模型
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目微调模型长文本处理
Qwen2.5-7B-Instruct是一款多语言支持的指令微调大语言模型。它具备128K tokens的上下文理解能力,可生成8K tokens长度文本,在代码、数学等领域表现突出。该模型在指令遵循、长文本生成和结构化数据理解方面有显著提升。通过优化技术,模型微调速度提高2.2倍,同时减少62%内存使用,大幅提升了训练效率。
Mistral-7B-Instruct-v0.2 - 开源大语言模型支持32K上下文窗口的指令微调版本
GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.2大语言模型开源项目指令微调推理模型自然语言处理
Mistral-7B-Instruct-v0.2是基于Mistral-7B-v0.2进行指令微调的语言模型。该版本扩展了上下文窗口至32K,采用Rope-theta=1e6,并移除了滑动窗口注意力机制。模型提供了简化的指令格式和聊天模板,便于用户交互。作为一个快速演示,它展示了基础模型通过微调可以达到的性能水平。但需注意,该模型尚未包含内容审核功能,在特定场景下使用时应当谨慎。
llm-jp-3-13b-instruct - 提供多语言大规模模型,支持多编程环境
GithubHuggingfacellm-jp-3-13b-instructtransformers大型语言模型开源项目数据集模型自然语言处理
项目由日本国立信息学研究所研发,部分支持来自GENIAC。模型包含13b版,基于Transformer架构,支持多种语言如Python、Java、Rust。预训练数据集丰富,适用于日语、英语等多语言环境。项目使用Huggingface的Transformers,评估覆盖多领域任务。模型处于早期阶段,尚未完全对输出的人类意图和安全性进行调校。
Qwen2.5-14B-Instruct - 多语言支持的高性能指令微调模型
GithubHuggingfaceQwen2.5人工智能多语言支持大语言模型开源项目模型自然语言处理
Qwen2.5-14B-Instruct是Qwen2.5系列中的14B参数指令微调大语言模型,支持29种以上语言。该模型在知识储备、编码和数学能力方面有显著提升,在指令跟随、长文本生成和结构化数据理解等领域表现卓越。它支持128K的上下文长度和8K的生成长度,采用RoPE和SwiGLU等先进架构,提供高效的多语言自然语言处理能力。
Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1 - 多语言指令微调大型语言模型
GithubHuggingfaceMixtral-8x22B-Instruct-v0.1函数调用大语言模型开源项目推理标记器模型
Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1是基于Mixtral-8x22B-v0.1的指令微调版大型语言模型。该模型支持多语言处理,具备出色的自然语言理解和生成能力。它适用于对话、问答和函数调用等多种任务。模型采用先进的分词器和推理技术,开发者可通过mistral_common和transformers库方便使用。Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1为AI应用开发提供了可靠的基础。
AMD-Llama-135m - 轻量级语言模型实现高效推理加速
AMD-Llama-135mGithubHuggingface开源项目机器学习模型神经网络语言模型预训练
AMD-Llama-135m是一个基于LLama2架构的135M参数语言模型,在AMD Instinct MI250加速器上训练。该模型与huggingface transformers兼容,并使用LLama2相同的分词器。模型可独立使用,也可作为LLama2和CodeLlama的推理加速辅助模型。经SlimPajama和Project Gutenberg数据集预训练,以及StarCoder Python代码数据集微调后,模型在多项NLP基准测试中表现优异。通过推理加速技术,吞吐量可提升至3.88倍。
Vikhr-Llama-3.2-1B-instruct-GGUF - 俄语高效指令模型,适用于低性能或移动设备
GithubHuggingfaceVikhr-Gemma-2B-instruct俄罗斯语数据集开源项目文本生成模型移动设备高效性
此指令模型基于Llama-3.2-1B-Instruct,使用GrandMaster-PRO-MAX俄语数据集训练,能效比基础模型提升5倍,支持低性能或移动设备部署。支持在少量计算资源下实现强大的文本生成功能。生成温度建议为0.3。在ru_arena_general中表现优异,适合精确高效的文本生成需求。由Vikhr团队的知名作者开发,致力于推动开源大型语言模型的创新。
Llama-3-8B-Instruct-v0.8 - 高效文本生成的先进开源模型
GithubHuggingfaceLlama-3-8B-InstructOpen LLM Leaderboard开源项目文本生成机器学习模型量化
本页面介绍了Llama-3-8B-Instruct-v0.8模型,该模型是在MaziyarPanahi的Llama-3-8B-Instruct-v0.4基础上开发的,专注于高效的文本生成。它在AI2推理挑战、HellaSwag等多个基准测试中表现出色,是前五名8B模型之一。量化的GGUF变体使其在多种应用场景下性能更高效,详细的评价结果请参考开放LLM排行榜。
Phi-3-medium-128k-instruct - 14B参数轻量级开源大语言模型支持128K上下文
GithubHuggingfacePhi-3人工智能基准测试开源项目推理能力模型语言模型
Phi-3-medium-128k-instruct是微软开发的14B参数轻量级开源大语言模型,支持128K上下文长度。该模型在常识、语言理解、数学、编程、长文本处理和逻辑推理等方面表现优异,与同等规模及更大模型相比表现出色。经过指令微调和偏好优化,适用于多种商业和研究场景,尤其适合资源受限环境、低延迟场景和需要强大推理能力的应用。
Qwen2.5-0.5B-Instruct - 轻量级多语言指令模型Qwen2.5-0.5B
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生成
Qwen2.5-0.5B-Instruct作为Qwen2.5系列的轻量级成员,集成了4.9亿参数。这个模型支持32,768个上下文token和8,192个生成token,在知识储备、代码编写和数学运算等方面表现优异。它不仅提升了指令遵循、长文本生成和结构化数据理解能力,还能支持29种以上的语言。基于因果语言模型架构,结合RoPE和SwiGLU等创新技术,该模型经过精心的预训练和后训练,为多语言聊天机器人等应用提供了强大支持。
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