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OpenOrca-Platypus2-13B

人工智能模型OpenOrca-Platypus2-13B的合并与性能分析

OpenOrca-Platypus2-13B开源项目模型GithubHuggingface文本生成训练数据集模型评估神经网络

OpenOrca-Platypus2-13B融合了Platypus2-13B和OpenOrcaxOpenChat-Preview2-13B，采用LoRA技术进行微调，在MMLU、ARC、HellaSwag等基准测试中表现突出，相较初版模型，尤其在LSAT逻辑推理中有显著提升。用户可通过Nomic Atlas查阅完整数据集，并使用特定框架重现基准测试结果。建议开发者在应用之前进行安全测试与调整，以优化部署效果。

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dolphin-2.1-mistral-7b - 无审查AI助手模型，商用与非商用都可行
Dolphin 2.1GithubHuggingfacea16z培训开源开源项目数据集模型
Dolphin-2.1-mistral-7b模型基于mistralAI，采用Apache-2.0许可证，可用于商业及非商业用途。该无审查模型通过数据集过滤去除对齐和偏见，建议在服务化前添加自定义对齐层。数据集包括开源的Dolphin和Airoboros，经过去重和清理提升了质量，模型使用ChatML格式进行提示训练，48小时内完成4个周期训练，提倡负责任使用。
Mistral-7B-OpenOrca-GGUF - Mistral 7B OpenOrca：高效文本生成的开源模型
GPU加速GithubHuggingfaceMistral 7B OpenOrca开源项目文本生成模型模型文件量化方法
Mistral 7B OpenOrca是由OpenOrca推出的GGUF格式模型，支持多种量化方法和GPU加速，适用于多种文本生成场景。模型兼容多种网络UI和Python库，采用先进技术实现高效内存管理和性能优化，支持长序列扩展。
Otter - 基于MIMIC-IT数据集和OpenFlamingo的多模态模型
GithubMIMIC-ITOtter多模态开源项目指令微调视觉语言处理
该项目结合了OpenFlamingo模型和MIMIC-IT数据集进行多模态指令调优，拥有280万条指令-响应对，支持图像和视频内容的精确理解与互动。该项目还包括OtterHD模型，提升高分辨率视觉输入的细粒度解释，并推出MagnifierBench评估基准测试模型的微小物体识别能力。公开的代码可用于训练和预训练，并支持GPT4V的评估和Flamingo架构的多任务处理。
dolphin-2.7-mixtral-8x7b - 灵活的AI模型助力编码任务，增强开发效能与合规
DolphinGithubHuggingfaceMixtral图灵测试开源项目模型编程训练模型
Dolphin 2.7是Dolphin-2.5/2.6的升级版，通过transformers库的Mixtral修正和门层调整，提升了性能。该模型在编码任务中表现优异，同时进行去偏见处理以提高合规性。需注意模型对用户请求的高度顺从性，建议用户自行设置合规层确保安全。项目由Convai资助，适用于多种高效和合规的AI应用。
dolphin-2.6-mixtral-8x7b - 非DPO调整的高效编程AI
DolphinGithubHuggingface不受限开源项目数据集模型编码训练
该模型擅长编程，经过大量编码数据的训练。2.6版本通过修正训练配置显著提升了质量，并重新引入了基于Samantha的同理心数据，替换了Synthia和Pure-dove数据为Capybara。由于模型未经过审查，并过滤了对齐与偏见，建议在部署服务前加入对齐层。训练采用qLoRA与Axolotl框架，并使用ChatML提示格式。
dolphin-2.9.3-mistral-nemo-12b-gguf - 提供指令跟随与无偏见对话的先进AI解决方案
AI助手DolphinGithubHuggingface对话生成开源项目无审查模型模型训练
项目专注于AI指令跟随与对话生成，突出编码技能和基本代理功能。采用ChatML格式支持无偏见交流，并具有功能调用能力。建议用户在应用标准前自行实施对齐层确保合规。依托Mistral-Nemo-Base-2407，通过精确微调及8xL40S节点，提供强大处理性能。
dolphin-2.5-mixtral-8x7b - 高效编程辅助模型，支持多数据集优化
AI助手DolphinGithubHuggingface开源项目数据集未加密模型模型模型训练
Dolphin 2.5 Mixtral 8x7b模型通过丰富的编码数据进行优化，尽管未经DPO调整，但在明确的系统提示支持下，处理代码请求表现出色。新的数据集如Synthia和OpenHermes增强了模型的适应性。由于模型未过滤对齐和偏见，建议在使用前加入对齐层以确保合规性。
Mistral-7B-SlimOrca - SlimOrca实现高效性能的Mistral-7B文本生成模型
GPT-4GithubHuggingfaceMistral-7B-SlimOrca开源项目性能评估数据集模型语言模型
Mistral-7B-SlimOrca是一款基于Mistral-7B模型，并经过SlimOrca数据集微调的神经网络模型。通过仅~50万条GPT-4补全数据，该模型在HuggingFace评估中表现优异，接近Llama2-70b-chat，且大幅减少数据量和计算需求。模型使用OpenChat打包并由Axolotl训练，借助GPT-4对数据集的精确筛选，提供高效文本生成能力，探索未来模型训练的新方法。
neural-chat-7b-v3-1 - 在英特尔Gaudi2上优化的mistralai 7B语言模型
GithubHuggingfaceIntel Gaudi 2大语言模型开源项目数据集模型模型微调量化推理
neural-chat-7b-v3-1模型经过优化，利用mistralai/Mistral-7B-v0.1基础模型和DPO方法，适用于多种语言任务。结合Open-Orca/SlimOrca数据集，提升了ARC、HellaSwag与TruthfulQA等多项评估指标表现，并支持INT4、BF16等多种推理模式。非常适合高性能语言生成与处理应用，详细信息和使用指导可在GitHub和Hugging Face Leaderboard上查看。
NeuralLLaMa-3-8b-ORPO-v0.3 - 8B参数量文本生成模型在多任务中的优异表现
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