OLMo-Bitnet-1B

利用1B参数模型验证1位LLM训练新方法

参数模型 Github 开源项目自然语言处理模型 Huggingface Dolma 大模型 OLMo-Bitnet-1B

OLMo-Bitnet-1B项目验证了1位大型语言模型训练方法的潜力。通过Dolma数据集的60亿标记构建了拥有10亿参数的模型，旨在探索新方法的可行性。项目还进行了fp16权重的对比实验，详情见相关报告。模型支持文本生成，包括示例代码方便研究和应用者评估该技术。

Llama-2-13b-hf - Meta开源130亿参数大语言模型超强功能与安全性并存

GithubHuggingfaceLlama 2人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理

这是Meta开发的开源预训练语言模型，采用优化的Transformer架构，具有130亿参数。该模型支持4k上下文长度，经2万亿token训练，在多项基准测试中表现优异。模型可用于对话及各类自然语言生成任务，适合商业和研究用途。训练数据来自公开数据集，并通过人类反馈强化学习提升了模型性能和安全性。

PowerLM-3b - 基于Power学习率调度器训练的高性能3B参数小型语言模型

GithubHuggingfacePowerLM-3b代码示例开源项目文本生成模型模型评估语言模型

PowerLM-3b是一个基于Power学习率调度器训练的3B参数语言模型。它在开源和专有数据集上训练，在自然语言多选题、代码生成和数学推理等基准测试中表现优异。该模型在同规模模型中展现出较高性能，适用于需要高效小型语言模型的场景。用户可通过Hugging Face transformers库轻松部署和使用PowerLM-3b。

h2o-danube3-500m-base - 500M参数的大规模语言模型，支持离线文本生成

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由H2O.ai推出的h2o-danube3-500m模型，是一个大规模语言模型，采用Llama 2架构调整及500M参数设计。模型支持原生离线运行，尤其适用于手机设备，并集成Mistral分词器，拥有32,000词汇量及8,192长度的上下文生成能力。在支持transformers库的环境中，模型可在GPU设备上有效运行，并且支持量化和多GPU分片处理。重要提醒用户在使用模型生成的内容时保持审慎态度并自行承担责任。

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。

OpenELM-1_1B-Instruct - 高效开源语言模型家族及其完整训练框架

GithubHuggingfaceOpenELM开源框架开源项目指令微调模型语言模型预训练

OpenELM是一个开源高效语言模型家族，通过层级缩放策略优化参数分配以提高模型精度。该项目提供了从2.7亿到30亿参数的预训练和指令微调模型，以及完整的数据准备、训练、微调和评估框架。OpenELM在多项自然语言处理任务中表现出色，为语言模型研究和应用开发提供了有价值的开源资源。

SmolLM-360M - 3.6亿参数的高效语言模型专注常识推理和知识理解

GithubHuggingfaceSmolLM人工智能开源项目模型模型训练神经网络语言模型

SmolLM-360M是一款拥有3.6亿参数的高效语言模型，基于Cosmo-Corpus数据集训练而成。该模型利用Cosmopedia v2合成教材、Python-Edu教育样本和FineWeb-Edu网络教育资源等高质量数据，在常识推理和世界知识等多项基准测试中表现出色。SmolLM-360M支持CPU/GPU部署，并提供8位和4位量化版本以优化内存使用。这款模型主要面向英语内容生成和理解，可作为AI辅助工具在多种场景中应用。

MobileLLaMA-1.4B-Base - 简化的1.4B参数Transformer模型，支持快速部署

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MobileLLaMA-1.4B-Base是一款以1.3T tokens训练的1.4B参数Transformer模型，旨在降低LLaMA的参数数量以实现快速部署。通过标准语言理解和常识推理基准测试，展示其性能与最新开源模型相媲美。详细信息请参考GitHub和相关论文。

Llama-3.2-1B - Meta推出多语言大规模语言模型支持多种商业和研究场景

GithubHuggingfaceLlama 3.2人工智能多语言大语言模型开源项目模型自然语言处理

Llama-3.2-1B是Meta开发的多语言大规模语言模型,支持8种语言。采用优化的Transformer架构,经9T token训练,具128K上下文长度。适用于对话、检索、摘要等任务,性能优于多数开源和闭源模型。支持商业和研究用途,可开发AI助手、写作工具等。提供原始和量化版本,适应不同计算资源需求。该模型在多语言处理和应用灵活性方面表现出色。

Llama-2-70b-hf - Meta开发的70亿参数开源大语言模型支持多样化自然语言处理任务

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Llama-2-70b-hf是Meta开发的70亿参数大语言模型,基于优化的Transformer架构,支持4k上下文长度。模型在2万亿token公开数据上预训练,通过监督微调和人类反馈强化学习实现对话能力。在多项基准测试中表现优异,适用于对话、问答、推理等自然语言处理任务。作为开源发布的基础模型,为学术研究和商业应用提供了有力支持。

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。

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