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SeaLLMs-v3-7B-Chat

多语言大语言模型,专注提升东南亚文化信任与对话安全性

SeaLLMs-v3-7B-Chat是针对东南亚多语言优化的大型语言模型,具备先进的数学推理和翻译功能。经过精细调优,它能够有效减少幻觉现象,提升安全性,特别适合处理涉及文化背景的查询。该模型支持多种东南亚语言,便于在各类应用中实现可靠表现。经评估显示,该模型在多项任务上表现出色,适用于需要精确计算的场合。

SeaLLM-7B-v2 - 东南亚多语言大模型的新选择
GPT-3.5GithubHuggingfaceSeaLLM-7B-v2东南亚语言多语言开源项目数学推理模型
SeaLLM-7B-v2是一款经过多语言优化的开源大模型,专注于提升东南亚语言的推理能力。与前代 SeaLLM-13B 相比,该模型体积减小一半,但性能表现更出色,特别是在78.2分的GSM8K零样本推理任务中领先同类产品,并在多种语言的数学推理测试中超过GPT-3.5。凭借其稳健的多语言支持和开源特性,SeaLLM-7B-v2在数学推理、常识推理和多语言知识评估等多个领域中展示了强大的应用潜力,成为多语言文化与技术研究的有力工具。
llama3-8b-cpt-sea-lionv2.1-instruct - 细调提升东南亚多语言模型的指令执行与交互表现
GithubHuggingfaceLlama3东南亚多语言开源项目指令微调模型模型评估
Llama3 8B SEA-Lionv2.1 Instruct是一种为东南亚设计的多语言大模型,支持英语、印尼语、泰语、越南语等。与前版本相比,模型在指令执行和交互能力上有显著提升。经过细致的指令调整,模型引入本地化和翻译处理以保证数据适用性与自然性。模型可通过Huggingface访问,需指定Transformers库版本,并注意模型安全性未经特别调校。参与项目改进可通过GitHub。
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。
Llama-2-7b-chat-hf - 开源对话模型 强大性能与安全性兼备
GithubHuggingfaceLlama 2Meta人工智能大型语言模型开源项目模型自然语言处理
Llama-2-7b-chat-hf是Meta开发的大型语言模型,针对对话场景进行了优化。该模型在多数基准测试中超越了其他开源聊天模型,其有用性和安全性与部分知名封闭源模型相当。模型基于transformer架构,通过监督微调和人类反馈强化学习提升了帮助性和安全性。Llama-2-7b-chat-hf支持多种商业和研究应用,适用于助手式聊天等任务。使用时需按特定格式输入以获得最佳性能。
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。
DeepSeek-LLM - 多语言大模型展现卓越编码与数学能力
DeepSeek LLMGithub人工智能开源开源项目自然语言处理语言模型
DeepSeek LLM是一个包含67亿参数的先进语言模型,经过2万亿英文和中文token的训练。该模型在推理、编码、数学和中文理解等方面表现优异,超越多个同类模型。其67B Chat版本在编码和数学方面尤为出色,在HumanEval和GSM8K等基准测试中名列前茅。项目开源了7B和67B的base与chat版本,可用于学术和商业研究。
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。
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。
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。
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。
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