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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。

calm3-22b-chat - 基于22亿参数的日英双语对话模型,专为智能交互优化
CALM3-22B-ChatGithubHuggingface对话系统开源项目日语模型自然语言处理语言模型
CALM3-22B-Chat是一个基于2.0万亿tokens训练的大规模语言模型,专为对话场景优化。该模型具有220亿参数,支持日英双语交互,最大上下文长度16384。采用ChatML格式,支持流式输出,适合构建智能对话系统。由CyberAgent开发,Apache-2.0许可证开源,为开发者提供强大的自然语言处理能力。
internlm2-chat-1_8b - 优化指令遵循与对话功能的开源对话模型
GithubHuggingfaceInternLM开源模型开源项目模型模型性能部署工具长文本支持
InternLM2-Chat-1.8B是一款经过精确调整的1.8亿参数开源对话模型,通过监督微调和在线RLHF优化,支持超长文本处理,适用于多种应用场景。其在推理、数学和编码任务中表现出色,依照Apache-2.0协议开源,商用需申请许可。
h2o-danube2-1.8b-chat - 1.8B参数的聊天模型,提升自然语言生成效果
GithubH2O.aiHuggingfaceh2o-danube2-1.8b-chat变压器大语言模型开源项目文本生成模型
H2O.ai推出1.8B参数的h2o-danube2-1.8b-chat模型,基于Llama 2架构,并经过H2O LLM Studio和Mistral分词器微调。该模型适用于多种文本生成应用,支持transformers库中的集成和量化、分片设置,提升计算效率。在基准测试中表现优异,并重视负责与道德使用,欢迎用户反馈以优化性能。
deepseek-llm-7b-chat - 7B参数中英双语模型,开放源代码以支持研究
DeepSeek LLMGithubHuggingface中文商业用途开源开源项目模型语言模型
DeepSeek LLM 是一种含有7B参数的语言模型,在中英文数据上进行广泛训练,并开源以支持研究。模型经过指令优化,适用于自然语言处理任务,并通过示例展示了互动方式,如聊天功能。该模型支持商业用途,其使用需符合许可协议。
chatllm.cpp - 跨多模型的高效纯C++实时推理工具
CPU推理ChatLLM.cppGPT模型Githubggml开源项目量化模型
ChatLLM.cpp项目支持从1B到300B多种模型的高效推理,适用于本地电脑的实时聊天。通过优化的KV缓存和并行计算提升内存使用效率,并提供int4/int8量化以减少内存占用。该项目基于ggml库实现,支持Retrieval Augmented Generation、LoRA以及Python和JavaScript绑定等功能。发布了多种最新模型和工具调用,适合深度学习和自监督学习研究者。
LangChain-ChatGLM-Webui - 本地知识驱动的大模型Webui,支持多文本格式上传与处理
ChatGLMGithubHuggingFaceLangChainModelScopeWebui开源项目
LangChain-ChatGLM-Webui 是一个利用LangChain和ChatGLM-6B系列模型的Web界面,支持txt、docx、md、pdf等格式文件上传,适用于本地知识驱动的大模型应用。项目支持HuggingFace、OpenXLab等多个平台的在线体验,适合开发者快速部署多种大语言模型和嵌入模型。
Yi-1.5-34B-Chat - 提升语言理解与推理性能的创新
GithubHuggingfaceYi-1.5开源模型开源项目模型模型性能语言理解预训练
Yi-1.5通过高质量语料与多样化样本增强模型能力,在编程、数学以及推理任务中取得显著进步。同时,该项目保持出色的语言理解、常识推理和阅读理解能力。该模型在多项基准测试中表现优异,与大型模型相比,具备竞争力。用户可通过多种途径下载该模型,并快速上手操作。如需详细使用指南,请查阅README。
cogvlm-chat-hf - 开源视觉语言模型CogVLM在多项跨模态基准测试中超越PaLI-X 55B
CogVLMGithubHuggingface图像识别多模态开源开源项目模型视觉语言模型
CogVLM是一款开源视觉语言模型,具有100亿视觉参数和70亿语言参数。在NoCaps、Flicker30k等10个经典跨模态基准测试中,CogVLM实现了最先进的性能,部分超越PaLI-X 55B。其架构包括视觉变换器编码器、MLP适配器、预训练语言模型和视觉专家模块。CogVLM能进行多模态对话,适用于图像描述和视觉问答等任务。该模型对学术研究开放,经登记后可免费用于商业用途。
vicuna-7b-v1.5-16k - 高性能开源聊天助手模型 支持16K长文本输入
GithubHuggingfaceLlama 2Vicuna人工智能大语言模型开源项目机器学习模型
vicuna-7b-v1.5-16k是LMSYS开发的开源聊天模型,通过ShareGPT收集的12.5万条对话数据对Llama 2进行微调。模型支持16K上下文长度,采用线性RoPE缩放技术,主要应用于语言模型和聊天机器人研究。该项目提供完整的命令行界面和API接口,方便研究人员和开发者快速部署使用。
Chinese-Llama-2-7b - 开源且可商用的中文Llama2模型,兼容中英文SFT数据集与llama-2-chat格式
Chinese Llama 2 7BGithubHuggingFaceLlama2开源项目模型开源量化模型
项目提供开源且商用的中文Llama2模型及中英文SFT数据集,兼容llama-2-chat格式并支持优化。项目包含在线演示、多模态模型、Docker部署和API接口,支持多种硬件配置,用户可快速下载与测试。
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