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neural-chat-7b-v3-1

在英特尔Gaudi2上优化的mistralai 7B语言模型

neural-chat-7b-v3-1模型经过优化,利用mistralai/Mistral-7B-v0.1基础模型和DPO方法,适用于多种语言任务。结合Open-Orca/SlimOrca数据集,提升了ARC、HellaSwag与TruthfulQA等多项评估指标表现,并支持INT4、BF16等多种推理模式。非常适合高性能语言生成与处理应用,详细信息和使用指导可在GitHub和Hugging Face Leaderboard上查看。

magnum-v2-12b-gguf - 基于Claude 3优化的量化多语言聊天模型
ChatMLGPU训练GithubHuggingfaceMagnum开源项目微调模型语言模型
基于Mistral-Nemo-Base-2407开发的GGUF量化语言模型,通过复制Claude 3系列的文本生成能力,实现多语言对话功能。模型采用ChatML格式训练,整合多个数据集,经由8块H100 GPU完成双轮训练,具备自然流畅的语言交互表现。
stablelm-2-1_6b-chat - 1.6亿参数的对话模型
GithubHuggingfaceStableLM 2 Chat 1.6B使用限制开源项目性能评估模型训练数据集语言模型
StableLM 2 Chat 1.6B由Stability AI创建,是基于transformer解码器架构的自然语言模型,专为对话场景设计。模型使用多种公开和合成数据集训练,并运用直接偏好优化算法。OpenLLM排行榜上的出色表现使其适用于对话应用,建议配置输入输出分类器以提升安全性和降低偏误,适合非商业用途。
vicuna-7b-v1.3 - 开源对话AI助手 基于LLaMA高性能微调
FastChatGithubHuggingfaceLLaMAVicuna大语言模型开源项目模型聊天助手
Vicuna-7b-v1.3是LMSYS开发的开源对话AI助手,基于LLaMA模型微调。该项目利用约125K条ShareGPT用户对话数据进行监督式指令微调训练,主要用于大型语言模型和聊天机器人研究。Vicuna提供命令行界面和API接口,便于研究人员和爱好者在自然语言处理、机器学习和人工智能领域进行实验。模型在标准基准测试、人类偏好和LLM评判方面表现优异,详细评估结果可在其论文和在线排行榜中查看,是AI对话研究的有力工具。
zephyr-7b-alpha - 基于Mistral-7B微调的对话型语言模型
GithubHuggingfaceZephyr人工智能开源项目微调模型深度学习语言模型
zephyr-7b-alpha是基于Mistral-7B-v0.1微调的语言模型,通过直接偏好优化(DPO)在合成数据集上训练。主要用于英语对话,能生成友好的回复,但可能产生有争议的内容。模型可通过Hugging Face的pipeline轻松使用,适合各种文本生成任务。
Llama-2-70B-Chat-GPTQ - 多量化参数优化的对话生成模型
GithubHuggingfaceLlama 2对话优化对话模型开源项目模型生成文本模型量化
Llama-2-Chat是Meta Llama 2的预训练和微调文本生成模型,专为对话场景优化。在基准测试中表现优异,可与一些知名闭源模型相媲美。GPTQ版本提供多种量化参数,适配不同硬件配置,实现VRAM利用率最大化和优质推理。支持灵活下载分支供用户选择最佳量化配置。
Mistral 7B - Mistral 7B及衍生模型全面指南
AI工具Mistral 7B人工智能大语言模型开源模型自然语言处理
本站聚焦Mistral 7B开源语言模型,提供模型介绍、部署指南和在线体验。汇集微调版本导航、使用教程和研究动态,是Mistral 7B相关资源的综合参考平台。
Mistral-7B-OpenOrca-GPTQ - Mistral语言模型的GPTQ量化优化实现
GPTQ量化GithubHuggingfaceMistral-7B开源项目模型模型部署深度学习自然语言处理
本项目对Mistral-7B-OpenOrca模型进行GPTQ量化处理,提供4位和8位精度、多种分组大小的量化版本。通过优化存储和计算方式,在保持模型性能的同时大幅降低显存占用。项目支持text-generation-webui、Python等多种调用方式,并提供完整的使用文档。
Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF - 多语言模型优化,提升对话和信息处理效率
GithubHuggingfaceLlama 3.2优化多语言对话开源项目模型生成模型行业基准
这个项目提供了经过优化的多语言大语言模型,提升了对话应用的效果和效率。Llama 3.2系列在1B和3B规格中进行了预训练及指令优化,能够处理信息提取和文本总结等多种任务。该模型在常用的行业基准测试中表现优于许多其他开源和闭源模型。SanctumAI通过量化增加了模型的操作效率,并提供多种量化选项以适应不同的硬件需求。在多语言对话的使用案例中,这些优化后的模型确保了良好的性能表现。
chatglm_finetuning - ChatGLM模型微调教程
Githubchatglm-6bdeep_training开源项目微调推理训练
本项目提供详细的ChatGLM系列模型微调教程,支持全参数训练、Lora、AdaLora、IA3及P-Tuning-V2等方法。涵盖最新更新,如支持accelerator和colossalai训练,解除chatglm-6b-int4全参训练限制等。项目包含数据处理、推理脚本及多种训练参数设置,适合深度学习研究与应用。
Aurora - 通过指令调优激活 Mixtral-8x7B 稀疏专家混合体的中文聊天功能
AuroraGithubMixtral-8x7B中文对话能力开源项目指令调优语言模型
Aurora项目通过整合三大中文数据集,提升了Mixtral-8x7B稀疏专家模型的中文对话能力。通过数据预处理和指令微调,该模型在C-Eval、MMLU和CMMLU基准测试中表现出色。这项研究首次在稀疏专家模型上应用指令微调,提升了模型的架构能力,特别是在零样本任务中表现卓越。
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