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360zhinao

支持超长上下文的开源大语言模型

360Zhinao是一系列开源大语言模型,包括基础模型和聊天模型。该项目利用3.4万亿高质量语料训练,在多项基准测试中表现优异。其聊天模型支持4K、32K和360K三种上下文长度,其中360K(约50万中文字符)为开源中文模型最长。此外,360Zhinao还发布了搜索和重排模型,在C-MTEB排行榜上表现出色。该项目持续更新,不断推进大语言模型技术发展。

internlm2_5-7b-chat - 卓越推理能力与百万字超长上下文的开源大模型
GithubHuggingfaceInternLM上下文窗口大语言模型工具使用开源项目推理能力模型
InternLM2.5-7B-Chat是一个开源的70亿参数大语言模型,在数学推理、百万字长文理解和工具调用等方面表现卓越。该模型在多项基准测试中超越同等规模模型,展现强大的综合能力。InternLM2.5-7B-Chat提供基础模型和对话模型,支持通过Transformers加载,并可使用LMDeploy、vLLM等方案部署,为开发者提供灵活的应用选择。
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。
openchat-3.5-0106 - 基于Mistral的7B开源语言模型在多项测试中超越大型模型
GithubHuggingfaceOpenChat人工智能基准测试开源开源项目模型语言模型
OpenChat-3.5-0106是基于Mistral-7B架构开发的开源语言模型,具备编程、数学推理和对话等功能。模型支持8192上下文长度,提供编程专用和通用两种模式。在HumanEval、GSM8K等基准测试中,该模型展现出超越部分大型商业模型的性能。此外,模型还集成了实验性的评估器功能
glm-4-9b-chat - 多语言支持和长文本处理的开源预训练模型
GLM-4-9BGithubHuggingface多语言支持大语言模型工具调用开源项目模型长文本推理
GLM-4-9B-Chat是一款开源预训练模型,支持26种语言和128K上下文长度。模型在语义、数学、推理等领域表现优异,具备多轮对话、网页浏览和代码执行等功能。评测显示,GLM-4-9B-Chat在多项任务中表现出色,尤其是长文本处理和多语言能力。该模型提供详细使用说明,适合研究者和开发者使用。
ChatGLM3 - 突破性能与功能的开源对话模型
AIChatGLM3Github大语言模型对话系统开源模型开源项目
ChatGLM3是智谱AI与清华大学KEG实验室联合开发的开源对话模型。该模型在保持对话流畅和易于部署的基础上,引入了更强大的基础架构、更全面的功能支持和多个开源版本。ChatGLM3-6B不仅支持多轮对话,还能进行工具调用和代码执行,在10B以下模型中表现出色。此外,项目还开源了基础模型和长文本版本,为学术研究和商业应用提供了多样化选择。
MAP-NEO - 开源大语言模型 性能卓越且训练过程透明
GithubMAP-NEO大型语言模型开源开源项目性能评估训练数据
MAP-NEO是一个完全开源的大语言模型,其预训练数据、处理流程、脚本和代码均可获取。该模型在4.5T英中文数据上训练,性能与LLaMA2 7B相当。在推理、数学和编码等任务中,MAP-NEO表现优异。项目公开了训练全过程,包括检查点、分词器、语料库和优化代码,为大语言模型研究提供了宝贵资源。
Yi-34B - 开源双语大语言模型Yi-34B,在语言理解和推理性能上超越多款先进模型
GithubHuggingfaceYi双语变压器大语言模型开源开源项目模型
Yi系列的开源双语大语言模型凭借出色的语言理解和推理能力,在全球顶尖LLM排行中占据一席之地。在依托Transformer和Llama架构的基础上,Yi模型通过自有的高质量训练数据和效能优化的训练管道,实现了在多项评测中的领先表现。特别是Yi-34B-Chat模型在AlpacaEval榜单上表现出色,仅次于GPT-4 Turbo,展现出其多领域广泛应用的潜力。
internlm-chat-7b - 中文对话模型,实现增强推理能力与长文本处理
GithubHuggingfaceInternLM开源模型开源项目模型模型评测深度学习自然语言处理
InternLM-Chat-7B是一款开源的AI模型,具备70亿参数,专为实际应用场景优化。模型通过高质量数据训练,以支持8k字符的长上下文和增强推理能力。用户可以利用灵活的工具集自定义其应用流程。使用OpenCompass评估显示出其在多项能力上的优势。需注意的是,生成文本时可能存在偏见和不当内容,需要谨慎使用。
openchat-3.6-8b-20240522 - 基于Llama 3架构的混合数据训练语言模型
GithubHuggingfaceOpenChat 3.6人工智能开源技术开源项目机器学习模型语言模型
OpenChat-3.6-8b-20240522是基于Llama 3架构开发的8B参数规模语言模型。模型采用混合质量数据训练方法,支持8192个上下文长度,可通过OpenChat包或OpenAI兼容API部署。适用场景包括代码开发、对话交互等通用任务,在基准测试中显示出相对同规模模型的性能优势。模型在复杂推理、数学运算等方面存在一定局限,且可能出现信息幻觉现象。
Yi-6B - 开源双语大型语言模型的性能和应用
GithubHuggingfaceYi series人工智能大语言模型开源开源项目机器学习模型
Yi系列模型是01.AI从头自主训练的开源大型语言模型,支持双语,适用于语言理解、常识推理和阅读理解。Yi-34B-Chat在多项评估中表现出色,仅次于GPT-4 Turbo,而Yi-34B在开源模型中名列前茅。该系列模型采用Transformer架构,结合高质量训练数据集和高效管道,适合广泛的个人、学术和商业用途,支持在多个平台试用。
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