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。

GithubOLMo人工智能开源语言模型开源项目机器学习自然语言处理

OLMo是一个开源语言模型项目，提供多种规模的先进模型，如1B、7B和7B Twin 2T，全部基于Dolma数据集训练。该项目支持模型训练、微调和推理，提供详细配置和检查点以确保研究可重现。OLMo还包含数据检查和评估工具，为语言模型研究提供全面支持，旨在加速这一领域的科学进展。

opt-66b - Meta AI推出OPT系列开源预训练语言模型促进NLP研究

GithubHuggingfaceOPT大语言模型开源项目文本生成模型自然语言模型预训练模型

OPT是Meta AI开发的开源预训练Transformer语言模型系列,参数规模从125M到175B不等。该系列模型主要基于英语文本训练,性能可媲美GPT-3。OPT旨在促进大型语言模型的可复现研究,使更多研究者能够参与探讨其影响。这些模型可用于文本生成和下游任务评估,但也存在偏见等局限性。通过开放OPT,Meta AI期望推动自然语言处理技术的整体进步。

Yi - Yi系列打造领先的开源双语大语言模型

01.AIGithubYi双语大语言模型开源开源项目

Yi项目旨在开发新一代开源双语大语言模型。基于3T多语言语料训练，Yi系列模型在语言理解、常识推理和阅读理解等方面表现优异。Yi-34B-Chat模型在AlpacaEval排行榜上位居第二，仅次于GPT-4 Turbo。Yi基于Transformer和Llama架构，通过独特的训练数据、流程和基础设施实现了卓越性能。

MiniCPM3-4B - 轻量高效的开源模型支持长文本处理和函数调用

GithubHuggingfaceMiniCPM3人工智能大语言模型开源模型开源项目机器学习模型

MiniCPM3-4B是一款开源语言模型，仅用4B参数就达到了接近GPT-3.5-Turbo的性能。它具备32k上下文窗口、函数调用和代码解释器等功能，在中英双语、数学和编程等多个基准测试中表现出色。通过创新的训练策略，MiniCPM3-4B实现了与7B-9B模型相当的能力，为资源受限的AI应用场景提供了高效选择。

Yi-6B - 开源双语大型语言模型的性能和应用

GithubHuggingfaceYi series人工智能大语言模型开源开源项目机器学习模型

Yi系列模型是01.AI从头自主训练的开源大型语言模型，支持双语，适用于语言理解、常识推理和阅读理解。Yi-34B-Chat在多项评估中表现出色，仅次于GPT-4 Turbo，而Yi-34B在开源模型中名列前茅。该系列模型采用Transformer架构，结合高质量训练数据集和高效管道，适合广泛的个人、学术和商业用途，支持在多个平台试用。

awesome-gpt4 - GPT-4资源汇集提示工具与应用实例

GPT-4Github人工智能开源项目机器学习自然语言处理语言模型

10.5B_v1 - 介绍最前沿的自然语言处理开源项目

GithubHuggingfacetransformers卡片开源项目模型训练评估

本页面介绍了在🤗transformers平台上发布的自然语言处理模型，支持直接与下游应用。页面提供模型使用指导、性能评估、环境影响及技术规格信息，帮助用户合理利用模型的同时意识到潜在的偏见、风险和局限。

internlm-xcomposer2d5-7b-4bit - 简化大型语言模型的文本与图像处理新纪元

4位量化模型GithubHuggingfaceInternLM-XComposer开源项目文本图像理解模型视频理解长上下文能力

InternLM-XComposer2.5在文本与图像理解领域展现非凡性能，其应用灵活性媲美GPT-4V，仅靠7B参数即可完成复杂任务。模型通过24K图文上下文训练与96K扩展能力，适用于大量输入输出任务。此外，项目提供了4-bit量化模型来有效降低内存消耗，并支持使用Transformers快速集成，涵盖从视频理解到多图对话的多种应用场景。

TigerBot - 再处理中文内容方面具有卓越表现的大预言模型

GithubTigerBot中文能力大模型开源项目技术报告模型更新

TigerBot运用世界级大模型技术，提供前沿语言解决方案，应对复杂多样的应用场景。新版增加了搜索和文档增强功能，满足从即时通讯到知识密集型任务的需求。全球范围内，TigerBot以其在处理中文内容的卓越表现，证明了在大模型技术方面的领先优势。此外，TigerBot通过游戏化测试和多维度评估，持续进行技术升级，支持教育和科研的发展。

opt-6.7b - Meta AI推出开源预训练语言模型促进AI研究

GithubHuggingfaceOPT人工智能开源项目文本生成模型语言模型预训练

OPT-6.7B是Meta AI推出的开源预训练语言模型,采用因果语言建模方法训练。该模型具有67亿参数,在800GB多样化数据集上训练,性能接近GPT-3。OPT-6.7B可用于文本生成和下游任务微调,旨在促进大型语言模型的可重复研究,让更多研究者参与探讨语言模型的影响。

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