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CrystalChat

适用于编程任务的透明高效语言模型

CrystalChat是一个基于Llama 2进行指令微调的模型,运用各类公开数据集及自有的WebAlpaca输入,擅长处理语言和编程任务。该模型在多任务处理方面展现出色的表现,尤其在MMLU和HumanEval评测中取得高分。在未经RLHF安全调整的前提下,该开源模型依然保证高度透明和用户可理解性。

Llama3-TAIDE-LX-8B-Chat-Alpha1 - 专为繁中对话与任务优化的AI模型
GithubHuggingfaceLlama3-TAIDE台灣文化多輪對話开源项目模型生成式人工智能辦公室常用任務
Llama3-TAIDE-LX-8B-Chat-Alpha1基于Meta的LLaMA3-8b,专为繁体中文交流和任务设计而优化。融合台湾语言和文化,通过精细的指令微调提升多轮问答和办公任务表现。模型提供繁体中文数据训练和4bit量化版本,适合对话和任务辅助,强调可靠性和应用性,增强台湾文化背景知识,为生成式AI领域带来重要推动。
Llama3-ChatQA-1.5-8B - 强化对话问答和检索增强生成的高性能AI模型
GithubHuggingfaceLlama3-ChatQA-1.5人工智能开源项目检索增强生成模型自然语言处理问答系统
基于Llama-3开发的大语言模型,专注于优化对话式问答和检索增强生成能力。模型提供8B和70B两个版本,采用改进的训练方案,增强了表格理解和算术计算能力。在ChatRAG Bench评测中,模型在多个数据集上表现优异,尤其擅长处理上下文对话和文档检索。支持完整文档输入和分块检索两种使用方式,适用于多种对话问答场景。
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-GGUF - TinyLlama 轻量级语言模型的量化优化版
GGUFGithubHuggingfaceTinyLlamallama.cpp大语言模型开源项目模型量化
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-GGUF是经量化处理的轻量级语言模型,提供多种量化方法和文件大小。支持CPU和GPU推理,兼容多种客户端和库。适用于资源受限环境,在保持性能的同时显著缩小模型体积。用户可根据需求选择量化版本,平衡模型大小和质量。
ChatLLM - 基于知识库的多模型集成与自动化对话解决方案
ChatLLMChatOCRChatPDFGithubLLMOpenaiEcosystem开源项目
ChatLLM通过知识库支持,实现对多种大模型和文档格式的智能对话。该开源项目提供API分发系统,兼容多个LLM,并支持Openai生态。项目还包括ChatOCR、ChatMind、ChatPDF等模块,便于部署与集成。
Gemma-2-9B-Chinese-Chat - 首个专为中英文用户优化的指令调优模型
Gemma-2-9B-Chinese-ChatGithubHuggingfaceroleplaying中文学习工具使用开源项目模型语言模型
Gemma-2-9B-Chinese-Chat是基于Google Gemma-2-9b-it的指令调优语言模型,适用于中文和英文用户。通过ORPO优化算法和10万对偏好数据进行微调,提升了角色扮演、工具使用等能力,减少中文提问英文回答的问题,改善中英文混杂现象。该模型支持多种场景应用,如模拟对话、数学运算、文字创作等,并提供GGUF文件和ollama模型的下载与使用,以及于Hugging Face存储库的下载和在线演示。
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-GPTQ - 轻量级聊天模型适用于资源受限场景
GPTQ量化GithubHuggingfaceTinyLlama人工智能模型开源项目模型模型压缩自然语言处理
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-GPTQ是一个经GPTQ量化的轻量级聊天模型。基于1.1B参数的TinyLlama,提供4位到8位多种量化版本,平衡了模型大小和推理质量。支持Linux和Windows平台,适用于文本生成和对话等任务。该模型特别适合资源受限场景和快速部署需求。
h2ogpt-4096-llama2-7b-chat - 基于Meta Llama 2的开源增强对话模型
GithubHuggingfaceLlama 2h2oGPT人工智能大型语言模型开源项目模型自然语言处理
该项目是对Meta Llama 2 7B Chat模型的优化升级版本。项目提供在线演示平台,可进行多个语言模型的性能对比和私人文档对话。通过h2oGPT平台可体验实时对话功能,并在模型排行榜中查看性能评估结果。
llama-2-7b-chat-bnb-4bit - 开源LLM模型训练加速工具实现2至5倍速提升并节省70%内存
GithubHuggingfaceLlama-2Unsloth人工智能大语言模型开源项目模型模型微调
该开源项目致力于优化大语言模型的训练过程,通过创新技术为Mistral、Gemma、Llama 2等主流模型提供训练加速解决方案。基于Colab平台的多个训练笔记本支持对话及文本补全功能,可实现2-5倍的训练速度提升,并将内存占用降低70%。项目支持GGUF格式导出及vLLM、Hugging Face平台部署,为计算资源受限的AI开发团队提供了高效的模型训练方案。
ChatEval - 使用多智能体辩论改进大语言模型评估
ChatEvalGithubLLM人工智能多智能体辩论开源项目文本评估
ChatEval项目通过多智能体辩论方式改进大语言模型(LLM)的评估过程。该项目让多个LLM扮演不同角色,自主讨论和评判生成文本,简化了人工评估流程。ChatEval提供互动演示平台,用户可比较不同模型回答,并观察LLM裁判如何评估。这种方法提高了评估的客观性和透明度,为改进LLM性能提供了有价值的见解。
YuLan-Chat - 中国人民大学开发的双语大语言模型 支持4K上下文
GithubYuLan-Chat中英双语人工智能大语言模型开源项目课程学习
YuLan-Chat是中国人民大学高瓴人工智能学院开发的开源大语言模型,专注中英双语能力。通过大规模预训练和课程学习,提升了语言能力、实用性和安全性。支持4K长上下文,扩充词表优化中文处理。最新版YuLan-Chat-3-12B在MMLU、C-Eval等多项基准测试表现优异,展现了卓越的双语能力和通用智能水平。
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