360zhinao

支持超长上下文的开源大语言模型

360智脑大语言模型开源模型长上下文自然语言处理 Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

Qwen2-7B-Instruct - 开源大语言模型支持13万token超长上下文处理

GithubHuggingfaceQwen2多语言能力大语言模型开源项目指令微调模型长文本处理

Qwen2-7B-Instruct是一款开源大语言模型，支持处理131,072个token的超长上下文。该模型在语言理解、生成、多语言能力、编程和推理等多项基准测试中表现优异，性能超过多数开源模型，接近专有模型水平。基于改进的Transformer架构，通过大规模数据预训练和指令微调，Qwen2-7B-Instruct实现了卓越性能。模型提供简便的部署方式，尤其适合长文本处理任务。

Qwen1.5-0.5B - 大规模多语言模型支持32K上下文长度

GithubHuggingfaceQwen1.5上下文长度多语言支持开源项目模型模型规模语言模型

Qwen1.5是Qwen2的测试版，作为一款基于Transformer的解码器语言模型，该项目在大规模数据上进行预训练。模型规模涵盖0.5B至72B的密集模型及14B的MoE模型，共8种规格。Qwen1.5在对话性能、多语言支持方面有显著提升，所有模型均可稳定支持32K上下文长度。技术上采用SwiGLU激活、注意力QKV偏置等，并优化了多语言和代码适配的分词器。

Qwen2.5-72B - 基于727亿参数的预训练语言模型专注多语言与长文本处理

GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目模型自然语言处理长文本生成

Qwen2.5-72B是一个拥有727亿参数的预训练语言模型，支持29种以上语言处理，可处理13万个token的上下文长度。模型专注于编码、数学运算和结构化数据理解，支持8K token文本生成。模型架构整合了RoPE、SwiGLU和RMSNorm技术，适用于后续的指令微调和应用开发。

Chinese-LLaMA-Alpaca - 中文NLP开源模型，深化语义理解与执行技术

Github中文Alpaca中文LLaMA大模型开源开源项目指令精调

Chinese-LLaMA-Alpaca-3项目致力于提升中文NLP的处理效率和效果，通过扩展中文词表并使用中文数据进行二次预训练，大幅增强了中文文本的编解码能力。该项目提供了完善的模型下载、部署和训练指导，支持多种生态系统和快速本地部署，适合高质量文本生成和多轮对话任务。同时，通过开源和社区合作，推动开源大模型技术研究及应用。

VisualGLM-6B - 一个具备处理图像、中文和英文的能力的开源多模态对话语言模型

GithubVisualGLM-6B图像描述多模态对话模型开源开源项目微调

VisualGLM-6B是一个开源多模态对话语言模型，具备处理图像、中文和英文的能力。该模型继承自强大的ChatGLM-6B基础，增添了6.2亿参数，整合了先进的BLIP2-Qformer技术，达到了语言和视觉数据的高效融合。模型总参数量为7.8亿，展现在多个核心多模态任务上的卓越效能。针对各种应用场景均进行了优化，支持在消费级显卡上运行，降低了使用门槛，拓展了其在学术研究和实务应用中的潜力。

Luotuo-Chinese-LLM - 综合性中文大语言模型开源项目

Github中文大语言模型子项目开源开源项目快速上手骆驼项目

骆驼(Luotuo)项目是一个综合性中文大语言模型开源项目，涵盖Chat凉宫春日、骆驼嵌入、骆驼QA等多个子项目。该项目由来自商汤科技和华中师范大学的研究人员发起，致力于推进中文大语言模型的研发和应用。项目内容包括模型训练、数据处理和应用开发等多个领域，为研究人员和开发者提供了丰富的开源资源。

Baichuan2-7B-Chat - 2.6万亿Tokens训练的双语开源大模型

Baichuan2GithubHuggingface人工智能大语言模型开源许可开源项目模型模型训练

Baichuan2-7B-Chat是百川智能发布的开源大语言模型，基于2.6万亿Tokens高质量语料训练。模型在中英文基准测试中表现优异，提供Base和Chat版本，支持4bits量化。它完全开放学术研究，经许可可免费商用。模型采用PyTorch 2.0优化推理速度，在通用、法律、医疗、数学、编程和多语言翻译等领域表现出色。

chatglm2-6b - 性能升级的开源中英双语对话模型

ChatGLM2-6BGithubHuggingface人工智能对话模型开源开源项目模型自然语言处理

ChatGLM2-6B是ChatGLM-6B的升级版本，作为开源中英双语对话模型，它在性能、上下文长度和推理效率方面都有显著提升。经过1.4T标识符预训练，ChatGLM2-6B在多个数据集上表现优异，支持32K上下文长度，推理速度提高42%。此外，该模型采用更开放的协议，允许免费商业使用，为自然语言处理领域提供了强大的开源工具。

DeepSeek-LLM - 多语言大模型展现卓越编码与数学能力

DeepSeek LLMGithub人工智能开源开源项目自然语言处理语言模型

DeepSeek LLM是一个包含67亿参数的先进语言模型,经过2万亿英文和中文token的训练。该模型在推理、编码、数学和中文理解等方面表现优异,超越多个同类模型。其67B Chat版本在编码和数学方面尤为出色,在HumanEval和GSM8K等基准测试中名列前茅。项目开源了7B和67B的base与chat版本,可用于学术和商业研究。

Baichuan-7B - 开源中英双语大规模预训练模型，支持商用

Baichuan-7BGithubTransformer结构中英双语开源可商用开源项目预训练语言模型

Baichuan-7B是由百川智能开发的开源可商用中英双语大规模预训练语言模型。基于Transformer结构，该模型在1.2万亿tokens上训练，拥有70亿参数，并提供4096长度的上下文窗口。在中文和英文的基准测试（C-Eval和MMLU）中表现出色。该模型可在Hugging Face和ModelScope平台上获取，适合开发者和研究人员使用。

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