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Eurus

专注推理能力的开源大语言模型套件

Eurus是一套专为复杂推理任务优化的开源大语言模型套件。在覆盖5个任务领域的12项测试中,Eurus-70B模型超越了GPT-3.5 Turbo的表现。该模型在LeetCode和TheoremQA等基准测试中取得显著进步,性能大幅领先于其他开源模型。Eurus项目还包括UltraInteract数据集和Eurus-RM-7B奖励模型,为推理任务提供全面解决方案。

Eureka - 基于大型语言模型的人类级奖励设计算法
EurekaGithub大语言模型奖励设计开源项目强化学习机器人控制
Eureka是一种基于大型语言模型的人类级奖励设计算法,利用GPT-4等先进LLM进行奖励代码的进化优化。在29个开源强化学习环境中,Eureka在83%的任务上超越人类专家,平均提升52%。该算法还实现了无梯度人类反馈强化学习方法,并首次展示了能以人类速度旋转笔的五指Shadow Hand仿真。
UER-py - 自然语言处理的开源预训练工具包
BERTGithubNLP任务UER-py开源项目模型微调预训练模型
UER-py是一个为自然语言处理任务设计的预训练和微调工具包,支持多种预训练模型以优化下游任务表现。项目强调模块化设计,并提供可扩展接口,支持单GPU及多GPU配置。
EAGLE - 大型语言模型快速解码的新突破
EAGLEGithub大语言模型开源项目快速解码性能维持推理速度
EAGLE项目为大型语言模型提供了一种高效的快速解码方法。通过创新的特征外推技术,EAGLE显著提升了生成效率。其改进版EAGLE-2引入了动态草稿树结构,进一步优化了性能。与传统解码方法相比,EAGLE和EAGLE-2在13B模型上分别实现了3倍和4倍的速度提升。该开源项目不仅提供了多种预训练模型权重,还支持各类LLM架构,并配备了详尽的使用文档和评估工具。
EET - Transformer模型推理加速引擎
AI模型EETGithubTransformer开源项目性能优化推理
EET是一个专注于Transformer模型的PyTorch推理加速引擎。它支持百川、LLaMA等大规模语言模型,提供int8量化功能,可在单GPU上高效运行超大模型。EET通过CUDA内核优化和量化算法显著提升多模态及NLP任务的推理性能,为Transformers和Fairseq提供开箱即用的加速方案。使用EET只需几行代码即可实现模型的高效部署与推理。
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。
gpt-neo-2.7B - EleutherAI开发的27亿参数GPT-Neo语言模型展现多任务处理能力
EleutherAIGPT-NeoGithubHuggingface开源项目模型深度学习自然语言处理语言模型
GPT-Neo 2.7B是EleutherAI基于GPT-3架构开发的大规模语言模型,在The Pile数据集上训练了4200亿个token。模型在语言理解、科学推理等多个评估任务中表现优异,超越同等规模的GPT-2和GPT-3 Ada。尽管存在潜在偏见,GPT-Neo 2.7B仍为自然语言处理领域提供了新的研究方向和应用可能。
zephyr-7B-beta-GGUF - 专注对话场景的开源大语言模型
GGUFGithubHuggingfaceLLMZephyr-7B人工智能开源项目模型模型量化
Zephyr-7B-beta是Hugging Face H4团队基于Mistral-7B-v0.1开发的开源大语言模型。通过UltraChat和UltraFeedback数据集微调,该模型在对话场景中表现出色。采用MIT许可证发布,支持英语并可用于多种推理任务。开发者可使用提供的prompt模板与模型交互,探索其对话生成能力。
internlm2_5-1_8b-chat - 开源18亿参数模型提升推理能力与工具调用效率
GithubHuggingfaceInternLM工具利用开源模型开源项目推理能力模型模型性能
InternLM2.5是一个开源的18亿参数基础模型,拥有卓越的数学推理和增强的工具调用能力,其能够从多个网页搜集信息并进行分析和指令理解。在OpenCompass的评测中,该模型在MATH、GPQA等基准测试中表现突出。尽管在推理和综合能力上具有优越性,仍需注意潜在的风险输出。通过Transformers和LMDeploy工具,用户可以轻松加载和部署此模型以适应多种应用场景。
notus - 优化AI助手模型集合 专注数据驱动与人机交互
GithubLLMNotus人工智能开源开源项目微调
Notus是一个采用SFT、DPO等技术微调的AI模型集合,专注于数据优先和以人为本的方法。这些模型主要用作聊天应用中的智能助手,通过Chat和Academic基准评估性能。Notus在HuggingFace Hub上提供多种规模的模型和交互式聊天界面。该项目整合了开源社区的贡献,为AI助手的研发提供重要资源。
Emu - 多模态AI模型 图像文本智能生成的新突破
EmuGithub多模态模型开源项目生成式人工智能自然语言处理视觉感知
Emu是BAAI开发的先进多模态生成模型系列,包括入选ICLR 2024的Emu1和CVPR 2024的Emu2。这些模型展示了卓越的多模态理解和生成能力,能在复杂环境中无缝生成图像和文本。Emu在图像描述、视觉问答等任务中表现优异,超越了许多现有模型。作为通用基础模型,Emu适用于广泛的应用场景,如智能创作、视觉分析等,代表了AI技术的新发展方向。BAAI开源Emu旨在推动多模态智能研究的进步,为下一代AI技术发展铺平道路。
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