octopus-v4

打造全球最大语言模型网络提升开源AI表现

Graph of Language Models Octopus-v4 专业模型 AI模型图谱 MMLU基准测试 Github 开源项目

Octopus-v4项目构建大规模语言模型网络，集成专业模型并优化节点连接。通过开源协作提升AI性能，与闭源模型竞争。项目开放专业模型训练和推理代码，建立领域语言模型排行榜。Octopus-v4在MMLU测试中达到74.6%的成绩，优于多个主流模型。

awesome-azure-openai-llm - 揭示Azure OpenAI与大型语言模型（LLM）的综合功能

API集成Azure OpenAIGithub信息检索大语言模型开源项目语言模型训练

提供Azure OpenAI和大型语言模型（LLM）的综合参考，包括服务与技术的详细比较和专有功能介绍。深入探讨私有网络支持、角色认证和AI内容过滤的优势，非常适合希望全面了解并运用Azure OpenAI整合服务的技术用户。

Starling-LM-7B-alpha - 开源模型在 MT Bench 测试中接近 GPT-4 水平

GithubHuggingfaceStarling-LM-7B-alpha人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理语言模型

Starling-LM-7B-alpha 是一个基于人工智能反馈强化学习(RLAIF)训练的开源大语言模型。该模型利用 GPT-4 标注的 Nectar 数据集和创新的奖励训练策略，在 MT Bench 测试中获得 8.09 分，性能仅次于 GPT-4 和 GPT-4 Turbo。研究团队已开源相关数据集、模型和在线演示。Starling-LM-7B-alpha 在多项基准测试中展现出优异性能，显示了其作为开源模型的巨大潜力。

Yi-34B - 开源双语大语言模型Yi-34B，在语言理解和推理性能上超越多款先进模型

GithubHuggingfaceYi双语变压器大语言模型开源开源项目模型

Yi系列的开源双语大语言模型凭借出色的语言理解和推理能力，在全球顶尖LLM排行中占据一席之地。在依托Transformer和Llama架构的基础上，Yi模型通过自有的高质量训练数据和效能优化的训练管道，实现了在多项评测中的领先表现。特别是Yi-34B-Chat模型在AlpacaEval榜单上表现出色，仅次于GPT-4 Turbo，展现出其多领域广泛应用的潜力。

mlc-llm - 通用大语言模型高性能部署引擎

AI模型优化GithubMLC LLMMLCEngine开源项目机器学习编译器高性能部署

MLC LLM是一款用于大语言模型的高性能部署引擎，支持用户在各种平台上开发、优化和部署AI模型。核心组件MLCEngine通过REST服务器、Python、JavaScript、iOS和Android等接口提供OpenAI兼容的API，支持AMD、NVIDIA、Apple和Intel等多种硬件平台。项目持续优化编译器和引擎，与社区共同发展。

LLaVA - 提升大型语言与视觉模型的视觉指令调优

GPT-4GithubLLaVA多模态交互大型语言与视觉模型开源项目视觉指令调优

LLaVA项目通过视觉指令调优提升大型语言与视觉模型的性能，达到了GPT-4级别。最新更新包括增强版LLaVA-NeXT模型及其在视频任务上的迁移能力，以及高效的LMMs-Eval评估管道。这些更新提升了模型的多任务和像素处理能力，支持LLama-3和Qwen等不同规模的模型，并提供丰富的示例代码、模型库和数据集，方便用户快速上手和深度研究。

GPT-4o - 集成多模态处理和情感识别的先进AI工具

AI工具AI技术GPT-4O多模态处理实时交互自然语言处理

GPT-4o是一款突破性的AI工具，整合了文本、视觉和音频处理功能。它的实时响应和情感检测能力为教育、内容创作和客户服务带来了新的可能。GPT-4o的多模态处理和即时交互为用户提供了流畅的AI体验，其普及性有助于推动全球AI技术的创新应用。

GPT 4o - 多模态智能对话系统

AI工具GPT 4o人工智能多模态交互实时响应情感识别

GPT 4o是OpenAI推出的新一代AI模型，提供实时文本、视觉和音频交互功能。它具备GPT-4级别的智能，支持增强情感识别，处理速度更快。GPT 4o的多模态能力可无缝处理各类输入，创造自然高效的人机交互体验。该技术将在教育、工作和日常生活中广泛应用，推动AI普及。免费用户也可体验高级AI功能，体现了AI技术的普惠性。

openchat - 采用混合质量数据训练的高性能开源语言模型

GithubLlamaOpenChat人工智能开源开源项目语言模型

OpenChat是一个创新的开源语言模型库,采用C-RLFT策略从混合质量数据中学习。该模型在7B规模下实现了与ChatGPT相当的性能,无需偏好标签。项目致力于开发高性能、商用级的开源大语言模型,并持续进步。OpenChat支持多GPU部署,提供兼容OpenAI的API服务,适用于编码、聊天等多种任务。

MAP-NEO - 开源大语言模型性能卓越且训练过程透明

GithubMAP-NEO大型语言模型开源开源项目性能评估训练数据

MAP-NEO是一个完全开源的大语言模型，其预训练数据、处理流程、脚本和代码均可获取。该模型在4.5T英中文数据上训练，性能与LLaMA2 7B相当。在推理、数学和编码等任务中，MAP-NEO表现优异。项目公开了训练全过程，包括检查点、分词器、语料库和优化代码，为大语言模型研究提供了宝贵资源。

internlm2-chat-7b - 70亿参数大模型实现20万字超长文本理解及多场景智能对话

GithubHuggingfaceInternLM2人工智能代码解释器大语言模型开源项目模型超长上下文

InternLM2-chat-7b作为书生·浦语第二代大模型的70亿参数版本，搭载20万字超长上下文理解技术，在复杂推理、数学运算、代码编程等核心任务上性能卓越。模型集成代码解释器和数据分析工具，通过增强型工具调用机制高效完成多步骤任务。在MMLU、AGIEval等主流评测基准上展现出同级别最优性能。该开源项目面向学术研究完全开放，同时提供免费商业授权渠道。

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