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leo-hessianai-7b-chat

德语对话模型,适用于多种自然语言处理任务

本项目提供基于LeoLM/leo-hessianai-7b的德语对话模型,经过德语指令数据集的微调,适用于写作、解释及讨论,数学和高级推理仍具挑战。支持英语和德语,并拥有8k上下文长度,为德国开源和商业语言模型的研究发展助力。

ChatGLM2-6B - 基于GLM技术开发的中英双语对话模型
ChatGLM2-6BGithub开源项目性能提升推理速度显存占用模型开源
ChatGLM2-6B,基于GLM技术开发的中英双语对话模型,1.4T中英数据预训练后展现出改善的多语言处理效果,支持长达32K的上下文长度,新技术支持更快的推理速度和更好的对话体验。适用于学术研究和商业应用,如聊天机器人和客服AI,提供技术支持与灵活部署方案。
German_Semantic_V3 - 德语句子嵌入模型,增强德语语义处理
German_Semantic_V3GithubHuggingface开源项目德国文化模型相似度评估词向量语义句子嵌入
German Semantic V3 是一款德语语义句子嵌入模型,具备灵活性和丰富的文化知识。采用 Matryoshka Embeddings 和 GBert-Large 基础,支持长文本的嵌入,并展现出对小错误的鲁棒性。更新的知识库和优化的德语特性提升了处理效率,令其在应对德语语境和文化语义需求时表现出色。
mpt-7b-chat - 对MPT-7B-Chat模型的优化及其在开源LLaMA对话生成中的进展
GithubHuggingfaceMPT-7B-ChatMosaicMLTransformer对话生成开源开源项目模型
MPT-7B-Chat是MosaicML开发的对话生成模型,通过微调著名数据集提高生成效果,采用去掉位置嵌入的改进型解码器架构及FlashAttention、ALiBi等创新技术,支持较长序列训练与微调。此模型在MosaicML平台研发,可通过MosaicML与Hugging Face加载,尽管输出可能包含错误或偏见,仍为开发者提供了一个开源的对话生成提升工具。
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。
Hermes-2-Theta-Llama-3-8B - 融合LLaMA架构的多功能对话语言模型
GithubHuggingfaceLlama-3人工智能开源项目机器学习模型模型融合深度学习
Hermes-2-Theta-Llama-3-8B通过合并Hermes 2 Pro和Llama-3 Instruct两个基础模型,创建了一个功能全面的开源语言模型。经过RLHF强化学习优化后,模型在对话流畅度和任务完成能力上都有显著提升。它不仅支持标准的多轮对话交互,还具备函数调用和结构化数据输出等高级特性,并在AGIEval、GPT4All等多个权威评测中展现出稳定表现。
neural-chat-7b-v3-3 - Intel微调的数学推理增强型大语言模型
GithubHuggingfaceIntelneural-chat-7b-v3-3大语言模型开源项目数学问题解决模型模型性能评估
neural-chat-7b-v3-3是Intel基于Mistral-7B模型微调的大语言模型,专注提升数学推理能力。模型在多个基准测试中表现优异,支持8192个token上下文长度,提供多种精度推理选项。适用于多种语言任务,但建议部署前进行安全评估。
Llama-2-13b-chat-hf - Meta开发的130亿参数大语言模型支持多种自然语言处理任务
GithubHuggingfaceLlama 2人工智能大语言模型对话系统开源项目模型模型训练
Llama-2-13b-chat-hf是Meta开发的大规模语言模型,拥有130亿参数。该模型经过对话任务微调,在多项基准测试中表现优异,支持文本生成、问答等自然语言处理任务。Llama-2采用公开数据集训练,不含Meta用户数据,提供商业许可。此Hugging Face版本便于研究和开发使用。
bert-base-german-uncased - 基于多源语料库训练的德语BERT预训练模型
BERTGithubHuggingface开源项目德语模型数据预处理模型深度学习自然语言处理
巴伐利亚州立图书馆MDZ团队开发的德语BERT模型,基于维基百科、EU图书和开放字幕等数据集训练,数据规模达16GB、23亿tokens。模型提供大小写敏感和不敏感两个版本,原生支持Transformers库,预训练序列长度512。经实测在命名实体识别、词性标注等任务中表现优异,可广泛应用于德语NLP领域。
Telechat - 开源多语言对话模型,支持长文生成和高效部署
GithubTeleChat中文数据集大语言模型开源模型开源项目模型评测
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。
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。
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