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CrystalChat

适用于编程任务的透明高效语言模型

性能指标CrystalChat开源项目机器学习模型模型Huggingface开源文本生成Github

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。

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介绍相关项目
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chatglm3-6b-base - 多语言支持的高性能开源基础语言模型
ChatGLM3-6BGithubHuggingfaceTHUDM大语言模型开源模型开源项目模型自然语言处理
ChatGLM3-6B-Base是ChatGLM系列的最新开源基础语言模型，采用多样化训练数据和优化策略，在10B以下模型中性能卓越。它支持工具调用、代码执行和Agent任务等复杂场景，适用于学术研究和商业应用。该模型为开发者和研究者提供了强大的语言处理基础，推动了自然语言处理技术的发展。
Telechat - 开源多语言对话模型，支持长文生成和高效部署
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TeleChat是一系列开源大语言模型,包含1B至12B规模,支持中英双语。采用优化结构和训练方法,在多领域表现优异。项目开源预训练数据集和评测结果,支持模型微调与高效部署。
chat_templates - 标准化大语言模型聊天模板的开源库
GithubHuggingFaceJSONLLMchat templatestransformers开源项目
chat_templates是一个开源项目,为指令微调的大语言模型提供标准化聊天模板。该项目支持transformers库的chat_template功能,收录了Llama、Mistral、Qwen等主流大语言模型的聊天模板。此外,项目还提供了用于控制响应生成的配置文件。开发者可借助这些模板和配置,更便捷地使用各类大语言模型进行对话生成。
BotChat - 创新评估大语言模型多轮对话能力的基准
BotChat BenchmarkGPT-4GithubLLM对话生成开源项目评估
BotChat基准测试通过分析大语言模型生成的对话评估多轮聊天能力。基于MuTual-Test数据集,该项目生成了大规模模型对话数据,并采用单轮评估、BotChat Arena和人类对话对比等方法全面评估主流LLM对话质量。研究发现GPT-4表现最佳,部分小型开源模型在短对话中也有不错表现。这一创新基准为改进LLM对话能力提供了新思路。
FastChat - 大语言模型聊天机器人开源训练与部署平台
APIFastChatGithub大语言模型开源平台开源项目聊天机器人
FastChat是一个用于训练、部署和评估基于大语言模型聊天机器人的开源平台。该平台提供先进模型的训练评估代码和分布式多模型服务系统，包含Web界面和OpenAI兼容的RESTful API。FastChat支持Vicuna、LongChat等多种语言模型，提供命令行和Web图形界面。此外，它还具备多GPU并行、CPU推理和模型量化等功能，可适配不同硬件平台。
Yi-6B-Chat - Yi-6B-Chat 打造开源双语语言模型的新篇章
GithubHuggingfaceTransformerYi人工智能大语言模型开源开源项目模型
Yi系列模型由01.AI研发，是强大的开源双语大型语言模型，其在多语言理解、常识推理及阅读理解方面表现突出。Yi-34B-Chat在AlpacaEval评估中表现优异，仅次于GPT-4 Turbo。Yi-34B在多个基准表现出色，如Hugging Face开放LLM排行榜和C-Eval评估。该系列采用Transformer架构，并与开源社区合作，独立开发高质量数据集和训练管道，确保优异性能。
internlm2_5-7b-chat - 卓越推理能力与百万字超长上下文的开源大模型
GithubHuggingfaceInternLM上下文窗口大语言模型工具使用开源项目推理能力模型
InternLM2.5-7B-Chat是一个开源的70亿参数大语言模型，在数学推理、百万字长文理解和工具调用等方面表现卓越。该模型在多项基准测试中超越同等规模模型，展现强大的综合能力。InternLM2.5-7B-Chat提供基础模型和对话模型，支持通过Transformers加载，并可使用LMDeploy、vLLM等方案部署，为开发者提供灵活的应用选择。
chatcraft.org - AI驱动的开源Web平台 提升开发者编码效率
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ChatCraft.org是一个开源Web平台，为开发者提供了高效的AI编程环境。它支持多种GPT模型，简化了代码处理流程，并提供本地数据存储保障隐私。平台具有成本效益、界面友好等特点，适合代码学习和创新。
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