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 大语言模型人工智能中英双语课程学习 Github 开源项目

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。

Github

Huggingface

介绍相关项目

Yi-Coder-9B-Chat - 支持长文本上下文理解的多语言编程模型

GithubHuggingfaceYi-Coder代码生成开源开源项目模型编程语言高效

Yi-Coder-9B-Chat是一个开源的代码语言模型，拥有不到10亿个参数，具备优异的表现。它支持包括Python、Java在内的52种主要编程语言，最大上下文长度可达128K tokens。该模型在LiveCodeBench评测中取得了23%的通过率，超越了一些更大参数模型。Yi-Coder-9B-Chat可以通过transformers库进行快速推理，适用于多场景的文本生成。该项目提供详尽的技术文档和支持，便于开发者上手使用。

UltraChat - 大规模、多样化的多轮对话数据和模型

GithubUltraChatUltraFeedbackUltraLM开源项目数据集模型

UltraChat项目专注于构建开源、大规模、多轮对话数据，目标是打造具有广泛会话能力的强大语言模型。最新发布的模型和数据集包括UltraLM-13B-v2.0、UltraRM和UltraCM，在AlpacaEval基准测试上表现优异。UltraChat数据集分为三大部分：世界问题、写作与创作、现有材料辅助，对话涵盖了技术、艺术和创业等领域。项目数据仅供研究和教育用途，基于MIT许可证发布。

Yi-1.5-34B-Chat-16K - 开源语言模型在多项基准测试中表现出色

GithubHuggingfaceYi-1.5人工智能开源项目模型深度学习语言模型

Yi-1.5是Yi系列的升级版本，经过5000亿高质量语料预训练和300万多样化样本微调。与前代相比，Yi-1.5在编码、数学、推理和指令遵循方面有显著提升，同时保持了优秀的语言理解、常识推理和阅读理解能力。Yi-1.5-34B-Chat模型在多项基准测试中媲美甚至超越了一些更大的模型，9B和6B版本在同等规模开源模型中也表现出色。项目提供多个预训练和对话模型版本可供下载使用。

chatglm3-6b-base - 多语言支持的高性能开源基础语言模型

ChatGLM3-6BGithubHuggingfaceTHUDM大语言模型开源模型开源项目模型自然语言处理

ChatGLM3-6B-Base是ChatGLM系列的最新开源基础语言模型，采用多样化训练数据和优化策略，在10B以下模型中性能卓越。它支持工具调用、代码执行和Agent任务等复杂场景，适用于学术研究和商业应用。该模型为开发者和研究者提供了强大的语言处理基础，推动了自然语言处理技术的发展。

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。

Yi-1.5-6B-Chat-GGUF - 多精度量化的高效中文对话模型

GGUFGithubHuggingfaceYi-1.5-6B-Chat对话系统开源项目文本生成模型量化模型

Yi-1.5-6B-Chat-GGUF是01-ai开发的中文大语言模型Yi-1.5-6B-Chat的GGUF格式量化版本。该模型支持2-bit至8-bit的多种量化精度，适用于文本生成和对话任务。兼容多种GGUF格式推理框架，如llama.cpp、LM Studio等，可在CPU或GPU上高效运行。Yi-1.5-6B-Chat-GGUF为开发者和研究者提供了一个性能优异的中文语言模型选项，在保持模型能力的同时大幅降低了硬件需求。

Yi-1.5-6B-Chat - 提升代码、数学、推理能力的开源AI模型

GithubHuggingfaceYi-1.5基准测试开源项目数学推理模型语料库语言理解

Yi-1.5在编码、数学、推理和指令执行方面表现卓越，其通过训练5000亿高质量语料和300万多样化样本的微调实现了更强的表现。同时，Yi-1.5-6B-Chat等多个模型版本提供了不同的上下文长度以适应各种应用场景需求。这些模型在基准测试中表现优异，并且在同尺寸开源模型中领先。用户可通过Hugging Face、ModelScope等平台获取模型资源，快速应用于项目中。

chatglm-6b - 中英双语开源对话模型实现低显存本地部署

AI技术ChatGLM-6BGithubHuggingface中英双语开源开源项目模型语言模型

该模型是一个基于 GLM 的中英双语开源对话工具，拥有 62 亿参数，通过量化技术实现低显存要求，适合消费级显卡本地部署。专注于中文问答及对话功能，具有监督微调和人类反馈强化学习功能。升级版提供更高性能和效率，研究者可完全开放使用，而商用需要填问卷。

Yi - Yi系列打造领先的开源双语大语言模型

01.AIGithubYi双语大语言模型开源开源项目

Yi项目旨在开发新一代开源双语大语言模型。基于3T多语言语料训练，Yi系列模型在语言理解、常识推理和阅读理解等方面表现优异。Yi-34B-Chat模型在AlpacaEval排行榜上位居第二，仅次于GPT-4 Turbo。Yi基于Transformer和Llama架构，通过独特的训练数据、流程和基础设施实现了卓越性能。

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。

相关项目

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