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openbuddy-mixtral-7bx8-v18.1-32k

高效实现多语言文本生成

OpenBuddy Mixtral-7bx8-v18.1-32k 是一个多语言文本生成模型,在多项性能测试中表现出色,尤其是在HellaSwag测试中,实现了84.30%的准确率。该模型支持多种语言,广泛应用于内容创造和AI交互领域。同时,用户需注意适当使用,避免在高风险场景中应用,以确保安全可靠。

openbuddy-zephyr-7b-v14.1 - 多语言聊天机器人平台支持多种语言的互动
ChatbotGithubHuggingfaceOpenBuddy使用条款免责声明多语言开源项目模型
OpenBuddy支持多种语言,使用transformers库,具备多语言能力和开源许可。用户可通过GitHub访问使用指南和演示,但在高风险环境中使用需注意其固有局限性。
openbuddy-llama2-13b-v8.1-fp16 - 基于Meta LLaMA模型的多语言开源聊天机器人
Huggingface许可协议
OpenBuddy是一个基于Meta LLaMA模型的多语言开源聊天机器人。模型使用需经过Meta批准。尽管功能强大,但在高风险环境中应谨慎。推荐用于非关键性任务,并遵循许可协议进行使用。访问项目官网和GitHub页面以获取使用指南与Demo。
Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 - 多语言稀疏混合专家大规模语言模型
GithubHuggingfaceMixtral-8x7B人工智能大语言模型开源项目模型稀疏专家混合自然语言处理
Mixtral-8x7B是一个预训练生成式稀疏混合专家大语言模型,在多数基准测试中超越Llama 2 70B。支持法语、意大利语、德语、西班牙语和英语等多语言,采用Apache-2.0许可。模型基于Mixtral-8x7B-v0.1,可通过transformers或vLLM进行推理,并支持半精度、8位和4位量化以优化内存使用。
Chinese-Mixtral-8x7B - 增强中文编解码能力的开源大模型
Chinese-Mixtral-8x7BGithubMoE模型增量预训练开源项目推理加速模型下载
Chinese-Mixtral-8x7B通过中文扩词表和增量预训练,提高了在中文编解码和生成理解能力。项目提供完整的开源模型及预训练代码,支持QLoRA训练和多种推理加速方案。其在中文知识和理解上的表现卓越,同时在英文方面也表现不俗,适用于各种中文自然语言处理应用场景。
Chinese-Mixtral - 使用Sparse MoE架构的中文Mixtral模型
Chinese-MixtralGithubMixtral大模型量化开源项目指令精调稀疏混合专家模型
模型基于Mistral.ai的Mixtral模型开发,经过中文增量训练与指令精调,具备处理长文本(原生支持32K上下文,实测可达128K)的能力。包括中文Mixtral基础模型与指令模型,显著提升数学推理和代码生成性能。通过llama.cpp进行量化推理,最低仅需16G内存。开源提供代码、训练脚本与详细教程,支持多种推理和部署工具,适合个人电脑本地快速部署量化模型。
NeuralLLaMa-3-8b-DT-v0.1 - 结合多模型优势的文本生成解决方案,增强任务表现
GithubHuggingfaceLazyMergekitNeuralLLaMa-3-8b-DT-v0.1准确率开源项目文本生成模型模型合并
NeuralLLaMa-3-8b-DT-v0.1 是一种通过融合ChimeraLlama-3-8B-v2、llama-3-stella-8B和llama-3-merged-linear等模型,借助LazyMergekit技术,提升了文本生成任务精确度的开源项目。适用于0-Shot和多次尝试测试,表现出出色的任务表现,严格准确率达43.71%。项目易于集成,支持多种量化配置,适合多种平台应用。
speechless-code-mistral-7b-v1.0 - 全面支持多语言的代码生成与推理模型
GPTQGithubHuggingfacePythonSpeechlessCoder开源项目文本生成模型模型优化
该项目展示了一款专注于代码生成和推理的模型,具备提升推理和规划能力的特点。其多种量化选项支持8位以下的CPU+GPU推断,使其在多种编程语言上均表现不俗。模型经过微调,覆盖了201,981个样本的数据集,包括编码、推理和规划样本,支持Alpaca指令格式。在HumanEval基准测试中通过率达51.22%,适用于多种编程语言的验证,如Python、Java、C++等,为编程助手和代码验证提供支持。
mpt-7b-chat - 对MPT-7B-Chat模型的优化及其在开源LLaMA对话生成中的进展
GithubHuggingfaceMPT-7B-ChatMosaicMLTransformer对话生成开源开源项目模型
MPT-7B-Chat是MosaicML开发的对话生成模型,通过微调著名数据集提高生成效果,采用去掉位置嵌入的改进型解码器架构及FlashAttention、ALiBi等创新技术,支持较长序列训练与微调。此模型在MosaicML平台研发,可通过MosaicML与Hugging Face加载,尽管输出可能包含错误或偏见,仍为开发者提供了一个开源的对话生成提升工具。
CalmeRys-78B-Orpo-v0.1 - 高级文本生成模型,适用于多任务应用
CalmeRys-78B-OrpoGithubHuggingfaceOpen LLM Leaderboard开源项目文本生成机器学习模型精度
CalmeRys-78B-Orpo-v0.1是一款微调自MaziyarPanahi/calme-2.4-rys-78b的模型,利用mlabonne/orpo-dpo-mix-40k数据集,支持角色扮演、推理等多种文本生成场景,具备较高准确率和长文本连贯性。
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。
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