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Orion-14B-Base

卓越的多语言处理和长文本理解能力

Orion-14B是OrionStarAI开发的开源多语言大语言模型系列。该系列在2.5T多语言语料上训练,包含基础模型、对话模型和长文本模型等多个版本。Orion-14B展现出卓越的多语言处理能力,尤其在中英日韩等语言上表现突出。此外,它还具备出色的长文本理解和高效的量化推理能力。在多项权威基准测试中,Orion-14B系列模型均展现出优异的综合性能。

bge-base-en-v1.5 - 增强文本处理能力的多任务学习模型
GithubHuggingfacesentence-transformers分类句子相似性句子聚类开源项目模型特征提取
bge-base-en-v1.5模型通过多任务学习优化自然语言处理技术,覆盖分类、检索、聚类和重排任务。在多个MTEB数据集上表现优异,例如在亚马逊情感分类任务中达到93.39%的准确率,在AskUbuntu重排任务中MRR达到74.28%。该模型具有MIT开源许可,适用于多种英语任务,为研究人员和开发者提供有效支持。
SmolLM-1.7B - 小型化设计与处理能力兼备的语言模型,适用于多个应用场景
Cosmo-CorpusGithubHuggingfaceSmolLMTransformer开源项目模型生成模型语言模型
SmolLM系列语言模型基于Cosmo-Corpus高质量数据集开发,提供135M、360M和1.7B参数选项,表现出色的常识推理和广泛知识评估能力。模型通过多类型内容数据集训练,支持8位和bfloat16位精度,可在CPU和多GPU环境中运行。需注意,内容生成的准确性和一致性可能受限,仅供辅助使用。可通过HuggingFace平台便捷部署。
llm-jp-1.3b-v1.0 - 大规模语言模型支持多语言和多种编程语言
GithubHuggingfaceLLM-jp大型语言模型开源项目模型深度学习自然语言处理训练数据
此大规模语言模型由日本研发,支持多语言(含日语和英语)及多编程语言。采用Transformer架构,经过预训练和指令调优,适用于多种自然语言处理任务。模型在多个硬件和软件环境中优化,包括使用Megatron-DeepSpeed和TRL,可用于生成自然语言文本,应用广泛,性能优异。
Infinity-Instruct-3M-0613-Mistral-7B - 提升语言模型性能的开源指导调优模型
AlpacaEval2.0GithubHuggingfaceInfinity Instruct开源模型开源项目指令微调无反馈强化学习模型
Infinity-Instruct-3M-0613-Mistral-7B是一个开源的指导调优模型,无需人类反馈的强化学习。该模型在百万级指令数据集上经过微调,在AlpacaEval 2.0基准测试中取得了25.5的高分,表现优于Mixtral 8x7B v0.1、Gemini Pro和GPT-3.5。通过低成本训练提高了Mistral-7B的基础能力和对话能力,并在MT-Bench测试中表现出色。适合多样化的下游任务,该模型为研究与应用提供了良好的支持。
Yi-1.5-34B-Chat - 提升语言理解与推理性能的创新
GithubHuggingfaceYi-1.5开源模型开源项目模型模型性能语言理解预训练
Yi-1.5通过高质量语料与多样化样本增强模型能力,在编程、数学以及推理任务中取得显著进步。同时,该项目保持出色的语言理解、常识推理和阅读理解能力。该模型在多项基准测试中表现优异,与大型模型相比,具备竞争力。用户可通过多种途径下载该模型,并快速上手操作。如需详细使用指南,请查阅README。
opt-13b - Meta AI开源的大规模预训练语言模型
GithubHuggingfaceOPT人工智能开源项目模型深度学习自然语言处理语言模型
OPT是由Meta AI推出的开源大语言模型系列,在性能和规模上可比肩GPT-3。这个模型主要基于英语文本训练,采用因果语言建模方法,整合了先进的数据收集和训练技术。它的开源特性使研究人员能够深入研究大语言模型,支持文本生成和下游任务等多种应用场景。
bigbird-roberta-base - 高性能长序列文本处理的稀疏注意力Transformer模型
BigBirdGithubHuggingfacetransformer模型开源项目模型深度学习自然语言处理长序列处理
BigBird-RoBERTa-base是一种基于块稀疏注意力机制的Transformer模型,可处理长达4096个token的序列。该模型在Books、CC-News、Stories和Wikipedia等大规模数据集上预训练,大幅降低了计算成本。在长文档摘要和长上下文问答等任务中,BigBird-RoBERTa-base展现出优秀性能。模型支持灵活配置注意力类型,可在默认的块稀疏模式和全注意力模式间切换,为超长序列文本处理提供了高效方案。
t5-3b - 统一多语言自然语言处理任务的创新模型
GithubHuggingfaceT5-3B多任务学习开源项目文本到文本转换模型自然语言处理预训练模型
T5-3B是一个拥有30亿参数的多语言自然语言处理模型。它采用创新的文本到文本框架,统一处理机器翻译、文档摘要、问答和分类等多种NLP任务。该模型在C4语料库上预训练,并在24个任务中进行评估,展现出优秀的多语言和多任务处理能力。T5-3B为NLP领域的迁移学习研究提供了新的思路和可能性。
xlm-roberta-xxl - 基于2.5TB数据训练的100语言自然语言处理模型
GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa-XL多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型
XLM-RoBERTa-XXL是一个基于2.5TB CommonCrawl数据预训练的多语言Transformer模型,支持100种语言的自然语言处理任务。通过掩码语言建模技术实现句子的双向表示学习,适用于序列分类、标记分类、问答等下游任务的微调,可应用于多语言文本分析和跨语言任务场景。
OLMo-1B-hf - 结合开放性与多功能性提升语言模型科学
Dolma数据集GithubHuggingfaceOLMoTransformer开放语言模型开源项目模型语言模型
OLMo是一个由Allen Institute for AI开发的开源语言模型,支持Hugging Face Transformers格式和Dolma数据集,具有自回归Transformer架构,适合多种语言处理任务,涵盖完整训练代码和检查点。
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