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SmolLM-135M

小型高效语言模型的新标杆,性能出色,尺寸便携

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。

Phi-3.5-mini-instruct-GGUF - 多语言轻量级模型,优化高效推理和准确性
GithubHuggingfacePhi 3.5 Mini开源项目数据优化模型模型训练自然语言处理量子化
Phi-3.5-mini是microsoft推出的多语言开放型模型,专注于高质量推理数据,支持128K上下文标记长度。经过监督微调、近端策略优化和直接偏好优化,该模型确保严格的指令遵循和安全性。采用多种量化方法(从Q2到Q8及f16),满足多样硬件需求,适用于广泛的自然语言处理和代码任务,由SanctumAI进行量化。
Llama-3.2-3B-GGUF - 高性能多语言型大语言模型支持8种语言
GithubHuggingfaceLlama 3.2人工智能多语言开源项目机器学习模型语言模型
Llama-3.2-3B是Meta开发的多语言大型语言模型,支持8种语言,适用于对话和代理任务。本项目使用llama.cpp对原模型进行量化,保留了128k上下文长度和分组查询注意力等特性。该模型在行业基准测试中表现优异,可用于聊天、知识检索、摘要等自然语言生成任务,适合商业和研究使用。
OLMo - 开源语言模型加速科学研究
GithubOLMo人工智能开源语言模型开源项目机器学习自然语言处理
OLMo是一个开源语言模型项目,提供多种规模的先进模型,如1B、7B和7B Twin 2T,全部基于Dolma数据集训练。该项目支持模型训练、微调和推理,提供详细配置和检查点以确保研究可重现。OLMo还包含数据检查和评估工具,为语言模型研究提供全面支持,旨在加速这一领域的科学进展。
llm-jp-1.3b-v1.0 - 大规模语言模型支持多语言和多种编程语言
GithubHuggingfaceLLM-jp大型语言模型开源项目模型深度学习自然语言处理训练数据
此大规模语言模型由日本研发,支持多语言(含日语和英语)及多编程语言。采用Transformer架构,经过预训练和指令调优,适用于多种自然语言处理任务。模型在多个硬件和软件环境中优化,包括使用Megatron-DeepSpeed和TRL,可用于生成自然语言文本,应用广泛,性能优异。
bert_uncased_L-4_H-512_A-8 - BERT小型模型为资源受限环境提供高效自然语言处理解决方案
BERTGLUEGithubHuggingface开源项目模型模型压缩知识蒸馏自然语言处理
BERT小型模型是为计算资源受限环境设计的自然语言处理工具。它保留了标准BERT架构和训练目标,但模型规模更小,适用于多种应用场景。这种模型在知识蒸馏中表现出色,可利用更大、更精确的模型生成微调标签。其目标是促进资源有限机构的研究工作,并鼓励学术界探索模型创新的新方向,而非仅仅增加模型容量。
Meta-Llama-3.1-8B - 开源支持128K上下文的多语言大规模语言模型
GithubHuggingfaceLlama 3.1人工智能模型多语言支持大语言模型开源项目机器学习模型
Meta Llama 3.1是新一代多语言大规模语言模型系列,提供8B、70B和405B三种参数规模。模型采用优化的Transformer架构,通过SFT和RLHF提升对话能力。支持8种语言,具有128K上下文窗口,基于15T+训练数据。采用GQA技术优化推理性能,适用于商业和研究领域的文本生成任务,知识截至2023年12月。
Llama-2-13b-hf - Meta开源130亿参数大语言模型 超强功能与安全性并存
GithubHuggingfaceLlama 2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
这是Meta开发的开源预训练语言模型,采用优化的Transformer架构,具有130亿参数。该模型支持4k上下文长度,经2万亿token训练,在多项基准测试中表现优异。模型可用于对话及各类自然语言生成任务,适合商业和研究用途。训练数据来自公开数据集,并通过人类反馈强化学习提升了模型性能和安全性。
Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF - Llama 3.2多语言模型的高效量化部署方案
GithubHuggingfaceLlama 3.2多语言开源项目机器学习模型语言模型量化模型
Llama 3.2系列多语言模型的GGUF量化版本,针对对话、检索和摘要任务进行优化。通过多种量化方案实现4.66GB至9.38GB的灵活内存占用,适合在资源受限环境部署。该模型在主流行业基准测试中展现了良好性能。
Llama-3_1-Nemotron-51B-Instruct - NVIDIA开发的高效大语言模型
GithubHuggingfaceLlama-3人工智能大语言模型开源项目模型神经网络架构搜索蒸馏
Llama-3_1-Nemotron-51B-Instruct是NVIDIA开发的大语言模型,采用神经架构搜索方法平衡准确性和效率。该模型内存占用低,可在单个H100-80GB GPU上运行大型工作负载。模型在英语对话和编程方面表现出色,也支持非英语语言。经过安全评估和对抗性测试,适合商业应用。
paraphrase-MiniLM-L3-v2 - 轻量级句子嵌入模型实现语义搜索与文本聚类
GithubHuggingfacesentence-transformers向量嵌入开源项目模型自然语言处理语义相似度预训练模型
paraphrase-MiniLM-L3-v2是一个sentence-transformers模型,将文本映射到384维向量空间。该模型适用于语义搜索和文本聚类等任务,支持多种编程框架。经过多个数据集训练,模型体积小、推理速度快,能够生成高质量的句子嵌入,适合需要高效文本表示的应用场景。
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