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Qwen-7B-Chat-Int4

大规模语言模型的高效应用

Github中文评测开源项目通义千问Huggingface训练数据Qwen-7B-Chat模型量化模型

Qwen-7B-Chat-Int4由阿里云基于Transformer架构开发，利用对齐机制和广泛的数据集进行训练，更新版在语言理解及数学和代码任务中表现出色。模型在多个任务中展现出较高的推理速度和低显存占用得益于其广泛预训练数据和先进的量化技术。优化后的分词器及加速方案便于多语言应用。更多信息请参见官方GitHub库。

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介绍相关项目
BotChat - 创新评估大语言模型多轮对话能力的基准
BotChat BenchmarkGPT-4GithubLLM对话生成开源项目评估
BotChat基准测试通过分析大语言模型生成的对话评估多轮聊天能力。基于MuTual-Test数据集,该项目生成了大规模模型对话数据,并采用单轮评估、BotChat Arena和人类对话对比等方法全面评估主流LLM对话质量。研究发现GPT-4表现最佳,部分小型开源模型在短对话中也有不错表现。这一创新基准为改进LLM对话能力提供了新思路。
stablelm-2-1_6b-chat - 1.6亿参数的对话模型
GithubHuggingfaceStableLM 2 Chat 1.6B使用限制开源项目性能评估模型训练数据集语言模型
StableLM 2 Chat 1.6B由Stability AI创建，是基于transformer解码器架构的自然语言模型，专为对话场景设计。模型使用多种公开和合成数据集训练，并运用直接偏好优化算法。OpenLLM排行榜上的出色表现使其适用于对话应用，建议配置输入输出分类器以提升安全性和降低偏误，适合非商业用途。
YuLan-Chat - 中国人民大学开发的双语大语言模型 支持4K上下文
GithubYuLan-Chat中英双语人工智能大语言模型开源项目课程学习
YuLan-Chat是中国人民大学高瓴人工智能学院开发的开源大语言模型，专注中英双语能力。通过大规模预训练和课程学习，提升了语言能力、实用性和安全性。支持4K长上下文，扩充词表优化中文处理。最新版YuLan-Chat-3-12B在MMLU、C-Eval等多项基准测试表现优异，展现了卓越的双语能力和通用智能水平。
ChatGLM3 - 突破性能与功能的开源对话模型
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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。
qwen2.5-7b-ins-v3-GGUF - 量化优化AI模型的多样化选择指南
GithubHuggingfaceQwen2.5-7b-ins-v3quantization参数嵌入权重开源项目模型
该项目利用llama.cpp的b3901版本和imatrix选项对AI模型进行量化优化，支持各种硬件的量化格式下载。在LM Studio中运行这些模型，可通过缩小文件大小实现更高效的部署。K-quant格式在低资源环境中表现突出，而I-quants则在某些情况下显示出其新方法的优越性能，尤其建议ARM芯片用户选择Q4_0_X_X以获取更快速的响应。
ChatLM-mini-Chinese - 小参数中文对话模型，支持低显存预训练，优化SFT和DPO性能
ChatLM-Chinese-0.2BGithubHuggingfaceRLHF优化SFT微调开源项目预训练
ChatLM-mini-Chinese是一个小参数中文生成式语言模型项目。模型参数为0.2B，最低4GB显存即可实现预训练，512MB显存可进行推理。项目公开预训练和优化数据集，包括SFT微调和DPO偏好优化，支持多种下游任务。基于Huggingface NLP框架，自实现trainer，支持单机单卡及多卡训练，并可断点续训。此项目优化了内存和显存的使用，为硬件资源不足的用户提供了一种高效的中文对话解决方案。
internlm-xcomposer2d5-7b-4bit - 简化大型语言模型的文本与图像处理新纪元
4位量化模型GithubHuggingfaceInternLM-XComposer开源项目文本图像理解模型视频理解长上下文能力
InternLM-XComposer2.5在文本与图像理解领域展现非凡性能，其应用灵活性媲美GPT-4V，仅靠7B参数即可完成复杂任务。模型通过24K图文上下文训练与96K扩展能力，适用于大量输入输出任务。此外，项目提供了4-bit量化模型来有效降低内存消耗，并支持使用Transformers快速集成，涵盖从视频理解到多图对话的多种应用场景。
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。
Qwen2-VL-7B-Instruct - 多分辨率图像和长视频理解的视觉语言模型
GithubHuggingfaceQwen2-VL图像理解多模态开源项目模型视觉语言模型视频处理
Qwen2-VL-7B-Instruct是一个视觉语言模型，支持高分辨率图像和20分钟以上视频的理解。它在多个视觉理解基准测试中表现出色，具备复杂推理和决策能力。该模型可集成到移动设备和机器人中，实现基于视觉环境和文本指令的自动操作。此外，Qwen2-VL-7B-Instruct支持多语言，能理解图像中的多种语言文本。
FuseAI - 多模型知识融合提升大语言模型性能
FuseChatFuseLLMGithub大语言模型开源模型开源项目知识融合
FuseAI项目通过知识融合技术整合多个开源大语言模型的优势，开发出高性能新模型。FuseChat-7B-VaRM在MT-Bench评测中得分8.22，超过多个知名对话模型；FuseLLM-7B在多项任务中表现优于Llama-2-7B。该项目为大语言模型研究提供了新的发展方向。
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