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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

Github神经网络模型训练模型开源项目语言模型SmolLMHuggingface人工智能

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。

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Llama-3.2-1B - Meta推出多语言大规模语言模型 支持多种商业和研究场景
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LLM-course涵盖数学基础、Python 编程和神经网络等基本知识，然后深入探索使用最新技术构建优秀大型语言模型的科学研究，及开发和部署基于LLM的应用程序的工程实践。课程结合理论与实践，提供互动辅助工具和丰富笔记本，有助于全面理解大型语言模型。还包括量化优化、模型融合和解码策略等高级主题。
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DPOGithubMini-llm大模型开源项目微调预训练
MINI_LLM项目展示了完整的中文大语言模型训练流程，涵盖预训练、SFT指令微调和DPO优化阶段。该项目基于QWEN模型，利用多种数据集训练出1.4B参数规模的模型。项目详细介绍了数据处理方法、提供训练脚本，并包含多GPU训练指南，为中文大语言模型开发提供了实用参考。
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通过将权重和激活量化为FP8格式，该项目优化了Llama-3.1-Nemotron模型，显著降低了GPU内存与磁盘的占用。模型适用于商业与研究，支持多语言开发和会话助手的构建。利用vLLM，可以实现高效部署并具有OpenAI兼容性。Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-FP8-dynamic在诸多测试中表现优良，在Arena-Hard评估中达99.41%的恢复率。
Llama-3.1-405B-FP8 - Meta推出的405B参数多语言AI模型支持128K上下文
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Llama-3.1-405B-FP8是Meta发布的多语言大语言模型,支持8种语言文本生成,参数规模405B,上下文窗口128K。该模型在多项基准测试中表现优异,适用于对话等自然语言任务。它允许商业使用,可用于数据生成和模型蒸馏等场景。该模型采用优化的Transformer架构,具备强大的多语言处理能力。
xlm-roberta-large - 大规模多语言预训练模型
GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型
XLM-RoBERTa是一个在2.5TB多语言数据上预训练的大型语言模型，覆盖100种语言。该模型采用掩码语言建模技术，能够生成双向文本表示。XLM-RoBERTa主要应用于序列分类、标记分类和问答等下游任务的微调。凭借其在多语言和跨语言任务中的出色表现，XLM-RoBERTa为自然语言处理领域提供了坚实的基础。
InternLM - 支持1M上下文的聊天模型
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InternLM2.5系列采用最新技术，专注于AI研究和商业应用的长文本处理和逻辑推理，提供1M文本窗口处理能力和优化的指令遵循与用户互动体验。适合广泛的应用场景。
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Llama-2-7b-chat-hf是Meta开发的大型语言模型,专为对话场景优化。该模型拥有70亿参数,采用优化的Transformer架构,通过监督微调和人类反馈强化学习提高了效果。它适用于助手式聊天等自然语言生成任务,在多项基准测试中表现出色,有用性和安全性可与部分闭源模型相媲美。
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