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YuLan-Chat

中国人民大学开发的双语大语言模型 支持4K上下文

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。

Yi-6B-Chat - Yi-6B-Chat 打造开源双语语言模型的新篇章
GithubHuggingfaceTransformerYi人工智能大语言模型开源开源项目模型
Yi系列模型由01.AI研发,是强大的开源双语大型语言模型,其在多语言理解、常识推理及阅读理解方面表现突出。Yi-34B-Chat在AlpacaEval评估中表现优异,仅次于GPT-4 Turbo。Yi-34B在多个基准表现出色,如Hugging Face开放LLM排行榜和C-Eval评估。该系列采用Transformer架构,并与开源社区合作,独立开发高质量数据集和训练管道,确保优异性能。
Baichuan2-13B-Chat - 强大的开源大语言模型支持中英双语
Baichuan 2GithubHuggingface商业许可基准评估大语言模型开源开源项目模型
Baichuan2-13B-Chat是百川智能推出的新一代开源大语言模型,由2.6万亿高质量语料训练而成。该模型在中英文基准测试中表现优异,尤其在数学逻辑推理和复杂指令理解方面有显著提升。模型提供Base和Chat两个版本,以及4位量化版本,可用于学术研究和商业应用。Baichuan2-13B-Chat为自然语言处理领域提供了强大的工具。
Llama3-Chinese-Chat - 基于Llama 3的中英双语优化大语言模型
ChineseGithubLlama3人工智能开源项目自然语言处理语言模型
Llama3-Chinese-Chat项目基于Meta-Llama-3-8B-Instruct模型开发,采用ORPO方法优化训练,大幅提升中英双语交互能力。该模型具备角色扮演、工具使用等功能,提供多种版本选择。最新v2.1版本在数学、角色扮演和函数调用方面性能显著提升,训练数据集扩充至10万对。项目同时提供Ollama模型和量化版本,便于快速部署使用。
ChatGLM-6B - 高效灵活的开源双语对话模型的本地部署与定制
AI对话ChatGLM-6BGithub中英双语大语言模型开源开源项目
ChatGLM-6B是一款开源的中英双语对话语言模型,采用GLM架构,拥有62亿参数。该模型支持低资源设备部署,6GB显存即可运行。经过约1T标识符训练和多种技术优化,ChatGLM-6B能生成贴近人类偏好的回答。模型提供高效参数微调方法,便于开发者进行应用定制。该项目完全开放学术研究,同时允许免费商业使用,致力于推动大模型技术进步。
ChatGLM2-6B - 基于GLM技术开发的中英双语对话模型
ChatGLM2-6BGithub开源项目性能提升推理速度显存占用模型开源
ChatGLM2-6B,基于GLM技术开发的中英双语对话模型,1.4T中英数据预训练后展现出改善的多语言处理效果,支持长达32K的上下文长度,新技术支持更快的推理速度和更好的对话体验。适用于学术研究和商业应用,如聊天机器人和客服AI,提供技术支持与灵活部署方案。
Yi-34B-Chat - 基于3T级语料训练的高性能开源双语大模型
GithubHuggingfaceYi人工智能双语大语言模型开源开源项目模型
Yi-34B-Chat是一个由01.AI开发的开源大语言模型,基于3T级多语言语料训练。模型在AlpacaEval评测中的表现仅次于GPT-4 Turbo,在语言理解、推理和阅读理解等方面展现出优秀能力。经过英文和中文双语评测,其性能超越了Falcon-180B、Llama-70B等主流开源模型。
Llama3-8B-Chinese-Chat-GGUF-4bit - 支持中英文交流的跨语言模型功能
GithubHuggingfaceLlama3-8B-Chinese-Chat功能升级开源项目模型语言模型
Llama3-8B-Chinese-Chat提供了优化的语言模型,以支持中英文用户的交互。最新的v2.1版本的模型提升了角色扮演、函数调用和数学计算功能,并减少了中文回答中夹杂英文的现象。用户可以通过GitHub和HuggingFace平台获取使用指南,提供在线演示和多种模型版本以满足不同用户的需求。
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。
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。
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。
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