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Starling-LM-7B-beta

Starling-LM-7B-beta提升语言模型生成质量与安全性

Starling-LM-7B-beta是一款基于AI反馈优化并从Openchat-3.5-0106微调的大型语言模型。通过升级后的奖励模型和策略优化,增强了语言生成质量和安全性,并在GPT-4评测中取得了8.12的高分。适用于多种对话场景,用户可在LMSYS Chatbot Arena免费测试,非常适合关注交互体验的开发者和研究人员。

decapoda-research-llama-7B-hf - Meta AI开发的7B参数开源语言模型
GithubHuggingfaceLLaMA人工智能大语言模型开源项目机器学习模型语言训练
LLaMA-7B是Meta AI开发的开源语言模型,基于Transformer架构,拥有70亿参数。该模型在多语言数据集上训练,主要针对英语优化,可用于自然语言处理研究,如问答和语言理解。LLaMA-7B适合研究人员探索大型语言模型的能力和局限性,但在实际应用中需要进行风险评估。本模型为基础模型,不建议直接用于下游任务。
h2o-danube3-4b-chat - H2O.ai推出支持离线运行的4亿参数聊天模型
GithubHuggingfaceh2o-danube3-4b-chattransformers使用注意事项参数开源项目模型语言模型
h2o-danube3-4b-chat是由H2O.ai推出的4亿参数聊天模型,采用Llama 2架构,并经过H2O LLM Studio微调。该模型支持在手机设备上离线运行,使用Mistral tokenizer,支持32,000词汇量和8,192上下文长度。其在🤗 Open LLM Leaderboard上的表现具竞争力,并支持量化和多GPU分片,便于加载与使用。
Llama3-Chinese-Chat - 基于Llama 3的中英双语优化大语言模型
ChineseGithubLlama3人工智能开源项目自然语言处理语言模型
Llama3-Chinese-Chat项目基于Meta-Llama-3-8B-Instruct模型开发,采用ORPO方法优化训练,大幅提升中英双语交互能力。该模型具备角色扮演、工具使用等功能,提供多种版本选择。最新v2.1版本在数学、角色扮演和函数调用方面性能显著提升,训练数据集扩充至10万对。项目同时提供Ollama模型和量化版本,便于快速部署使用。
Llama-3.2-3B-GGUF - 高性能多语言型大语言模型支持8种语言
GithubHuggingfaceLlama 3.2人工智能多语言开源项目机器学习模型语言模型
Llama-3.2-3B是Meta开发的多语言大型语言模型,支持8种语言,适用于对话和代理任务。本项目使用llama.cpp对原模型进行量化,保留了128k上下文长度和分组查询注意力等特性。该模型在行业基准测试中表现优异,可用于聊天、知识检索、摘要等自然语言生成任务,适合商业和研究使用。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-FP8-dynamic - Meta-Llama-3.1-8B的FP8量化技术优化多语言文本生成
GithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1vLLM多语言开源项目模型模型优化量化
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-FP8-dynamic利用FP8量化技术优化内存使用,适用于多语言商业和研究用途,提升推理效率。该模型在Arena-Hard评估中实现105.4%回收率,在OpenLLM v1中达成99.7%回收率,展示接近未量化模型的性能表现。支持多语言文本生成,尤其适合聊天机器人及语言理解任务,且通过vLLM后端简化部署流程。利用LLM Compressor进行量化,降低存储成本并提高部署效率,保持高质量文本生成能力。
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。
VisualGLM-6B - 一个具备处理图像、中文和英文的能力的开源多模态对话语言模型
GithubVisualGLM-6B图像描述多模态对话模型开源开源项目微调
VisualGLM-6B是一个开源多模态对话语言模型,具备处理图像、中文和英文的能力。该模型继承自强大的ChatGLM-6B基础,增添了6.2亿参数,整合了先进的BLIP2-Qformer技术,达到了语言和视觉数据的高效融合。模型总参数量为7.8亿,展现在多个核心多模态任务上的卓越效能。针对各种应用场景均进行了优化,支持在消费级显卡上运行,降低了使用门槛,拓展了其在学术研究和实务应用中的潜力。
Configurable-Yi-1.5-9B-Chat - 提升语言模型安全性和灵活性的方法
Configurable-Yi-1.5-9BGithubHuggingface准确率安全调优开源项目数据集文本生成模型
该项目应用Configurable Safety Tuning (CST)技术对语言模型进行微调,以提升其在各种任务场景中的表现与安全性。项目支持多种系统提示,能够适应不同需求,比如无偏见助手或完全开放的助手。在AI2 Reasoning Challenge、HellaSwag、MMLU等多项任务中,该模型展示了卓越的准确性。针对需要调整AI助手安全性和行为的应用场景,该项目提供了一种理想的框架,使模型既能保持有用性又能避免生成非法内容。
StableLM - 持续更新的AI语言模型开发与优化平台
AI工具AI开发StabilityAIStableLM人工智能开源模型训练热门语言模型
探索Stability AI的StableLM网站,了解和参与最前沿的AI语言模型开发,通过详细的模型介绍和技术报告,加深对自然语言处理技术的理解和应用。
mpt-7b - 高性能开源大语言模型
GithubHuggingfaceMPT-7B大语言模型开源开源项目模型深度学习自然语言处理
MPT-7B是一个开源大语言模型,在1万亿英文文本和代码上预训练。其改进的Transformer架构支持高效训练和推理,可处理超长输入。模型采用ALiBi技术处理长序列,无需位置嵌入。MPT-7B支持商业使用,为开发者提供了适用于多种下游任务微调的强大基础模型。
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