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Qwen-14B

Qwen-14B模型优化多语言和学习效率

Qwen-14B是阿里云推出的一款140亿参数大语言模型,基于Transformer架构,训练数据量超过3万亿tokens,覆盖中英、多语言、代码和数学领域。该模型在多个评测任务中表现优异,超越同类开源模型,并因其强大的扩展性和高效的训练能力而备受关注。拥有150,000个词的词表设计提升了多语言处理能力,适合各类深度学习应用。

bert-large-cased - 大规模双向Transformer预训练英语语言模型
BERTGithubHuggingface开源项目文本分类模型深度学习自然语言处理预训练模型
bert-large-cased是一个在大规模英语语料库上预训练的Transformer模型,采用掩码语言建模和下一句预测任务。模型包含24层、1024隐藏维度、16个注意力头和3.36亿参数,适用于序列分类、标记分类和问答等下游NLP任务。在SQuAD和MultiNLI等基准测试中表现优异。
bigyi-15b - 合并模型技术的进步:探索创新设计
GithubHuggingfacebigyi-15bmergekit上下文合并方法开源项目模型语言模型
Bigyi-15b融合了若干预训练语言模型,利用mergekit工具及passthrough合并方法,以01-ai/Yi-9B为核心,具备4k上下文处理能力。此模型增强了在多应用场景中的表现,比如复杂数值计算与自然语言生成,同时优化了信息匹配准确性。
Yi-1.5 - Yi模型的升级版,通过500B高质量语料预训练和300万样本微调而来
GithubYi-1.5人工智能大语言模型开源开源项目自然语言处理
Yi-1.5是Yi模型的升级版,通过500B高质量语料预训练和300万样本微调而来。它在编码、数学、推理和指令跟随方面有显著提升,同时保持了优秀的语言理解和阅读能力。该系列提供34B、9B和6B三种规模,支持多种部署方式和fine-tuning。Yi-1.5以Apache 2.0许可开源,为AI领域提供了强大灵活的大语言模型选择。
t5-large - 统一文本到文本格式的大规模多语言NLP模型
GithubHuggingfaceT5多任务学习开源项目文本生成模型自然语言处理迁移学习
T5-Large是一个基于Text-To-Text Transfer Transformer架构的NLP模型,拥有7.7亿参数。该模型采用统一的文本到文本格式,能够处理机器翻译、文档摘要、问答和分类等多种任务。T5-Large在C4语料库上进行预训练,支持英语、法语、罗马尼亚语和德语,并在24项NLP任务中展现出优秀性能。这个versatile模型为各种文本处理应用提供了强大的基础。
distilbert-base-multilingual-cased - 提升效率的多语言轻量级BERT模型,支持104种语言
DistilBERTGithubHuggingface多语言模型开源项目模型维基百科自然语言处理迁移学习
distilbert-base-multilingual-cased是BERT基础多语言模型的轻量级版本,支持104种语言。该模型包含6层、768维度和12个头,总参数量为1.34亿。它在多语言维基百科数据上预训练,适用于掩码语言建模和各种下游任务的微调。与原版相比,这个模型在保持性能的同时将运行速度提高了一倍,为多语言自然语言处理任务提供了更高效的解决方案。
llm-awq - 激活感知权重量化技术实现大语言模型高效压缩与加速
AWQGithubLLM开源项目模型量化视觉语言模型边缘设备
AWQ是一种高效的大语言模型低比特权重量化技术,支持INT3/4量化,适用于指令微调和多模态模型。它提供预计算模型库、内存高效的4位线性层和快速推理CUDA内核。AWQ使TinyChat可在边缘设备上实现大模型高效本地推理。该技术已被Google、Amazon等采用,并获MLSys 2024最佳论文奖。
Qwen2.5-Math-7B-Instruct-bnb-4bit - Qwen2.5-Math利用CoT与TIR技术提升中英文数学问题解决能力
GithubHuggingfaceQwen2.5-Math免费笔记本工具集成推理开源项目数学问题模型精细调整
该系列在Qwen2的基础上整合链式思维(CoT)与工具集成推理(TIR),增强了中英文数学解决能力。Qwen2.5-Math提供基础、指令调优和数学奖励模型,性能较前代版提升显著,特别是在数学基准测试中。建议使用最新版本的transformers进行安装和推理,配备丰富的交互式Notebook示例,便于用户快速上手。
Twice-KoSOLAR-16.1B-test - 使用深度扩展技术优化SOLAR语言模型性能
GithubHuggingfaceTwice-KoSOLAR-16.1B-test合并技术开源项目性能评估模型深度上采样自然语言处理
本页面介绍了Depth-Up-Scaling方法如何提升大规模语言模型(LLM)的性能,通过合并Mistral 7B模型权重与持续预训练,SOLAR-10.7B模型在多项自然语言处理任务中表现优异,超越某些30B参数模型。本文比较了不同模型性能,展示了SOLAR-10.7B在多样化调优场景中的适应性和鲁棒性。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-quantized.w8a8 - 量化优化的多语言文本生成模型
GithubHuggingfaceMeta-Llama-3vLLM多语言开源项目文本生成模型量化
该模型通过INT8量化优化,实现了GPU内存效率和计算吞吐量的提升,支持多语言文本生成,适用于商业和研究中的辅助聊天任务。在多个基准测试中,该模型实现了超越未量化模型的恢复率,尤其在OpenLLM和HumanEval测试中表现突出。使用GPTQ算法进行量化,有效降低了内存和磁盘的占用。可通过vLLM后端快速部署,并支持OpenAI兼容服务。
Yi-1.5-6B - 提高编码数学与推理性能的AI模型升级
AI模型GithubHuggingfaceYi-1.5开源开源项目技术性能模型预训练
Yi-1.5经过优质语料库的持续预训练和多样化微调,提升了在编码、数学、推理等方面的能力,保持良好的语言理解与常识推理。在多项基准测试中表现突出,不仅在同类开源模型中优越,也在某些测试中超越更大规模的模型。Yi-1.5提供多个Chat与Base模型版本,适用多种应用场景,可通过链接快速获取与部署,为现代AI应用提供有力支持。
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