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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。

DeepSeek-V2-Lite-Chat - 单卡40G部署的轻量级混合专家语言模型
DeepSeek-V2GithubHuggingface人工智能大规模语言模型开源项目机器学习模型深度学习
DeepSeek-V2-Lite采用MLA注意力机制和DeepSeekMoE架构,是一款轻量级混合专家模型。模型总参数量16B,激活参数2.4B,仅需单张40G显卡即可部署。模型支持32k上下文长度,在MMLU、C-Eval等英中文基准测试中表现优异,提供基础和对话两个版本。
Llama-2-70b-chat-hf - Meta开发的700亿参数对话型语言模型
GithubHuggingfaceLlama 2Meta人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理
Llama-2-70b-chat-hf是Meta开发的大型语言模型,拥有700亿参数。该模型经过对话微调,适用于助手式聊天等场景,在多数基准测试中优于开源聊天模型。Llama 2系列采用优化的transformer架构,通过监督微调和人类反馈强化学习提升性能。模型支持英语商业和研究用途,可用于各种自然语言生成任务。
neural-chat-7b-v3-1 - 在英特尔Gaudi2上优化的mistralai 7B语言模型
GithubHuggingfaceIntel Gaudi 2大语言模型开源项目数据集模型模型微调量化推理
neural-chat-7b-v3-1模型经过优化,利用mistralai/Mistral-7B-v0.1基础模型和DPO方法,适用于多种语言任务。结合Open-Orca/SlimOrca数据集,提升了ARC、HellaSwag与TruthfulQA等多项评估指标表现,并支持INT4、BF16等多种推理模式。非常适合高性能语言生成与处理应用,详细信息和使用指导可在GitHub和Hugging Face Leaderboard上查看。
suzume-llama-3-8B-multilingual - Llama 3模型的多语言微调版本 提升跨语言对话性能
GithubHuggingfaceLlama 3人工智能多语言模型开源项目机器学习模型语言训练
Suzume-llama-3-8B-multilingual是基于Llama 3的多语言微调模型,经过近9万条多语言对话训练。该模型保持了Llama 3的英语能力,同时显著提升了多语言对话表现,涵盖德语、法语、日语、俄语和中文等语言。在MT-Bench多语言评测中,其成绩与顶级7B模型相当,展现了强大的跨语言对话能力。
Meta-Llama-3.1-70B - Meta开发的多语言大型语言模型 支持高级对话和文本生成
GithubHuggingfaceLlama 3.1Meta人工智能多语言大语言模型开源项目模型
Meta-Llama-3.1-70B是Meta推出的多语言大型语言模型系列之一。该模型采用优化的Transformer架构,支持128k上下文长度,在8种语言中表现优异。它专为多语言对话场景设计,可用于智能助手、自然语言生成等任务。该模型在多项行业基准测试中表现出色,超越众多开源和闭源聊天模型,为开发者提供了强大的多语言AI处理能力。Meta-Llama-3.1-70B支持商业和研究用途,为各类应用场景提供了先进的语言模型解决方案。
Meta-Llama-3-70B - Meta发布Llama 3开源大语言模型系列
GithubHuggingfaceLlama 3Meta人工智能大型语言模型开源项目模型自然语言处理
Meta推出Llama 3大语言模型系列,包含8B和70B参数规模的预训练和指令微调版本。模型在对话任务中表现出色,性能超越多个现有开源聊天模型。Llama 3采用优化的Transformer架构,使用公开在线数据训练,注重提升模型的实用性和安全性。该模型适用于英语商业和研究用途,Meta提供了使用说明、评估结果及负责任的AI开发实践指南。
Llama-2-7b-chat-hf-q4f32_1-MLC - 基于Llama-2的MLC格式聊天模型
API开发GithubHuggingfaceLlama-2MLC开源项目模型模型部署聊天机器人
这是一个基于Llama-2-7b-chat-hf的MLC格式q4f32_1模型,支持MLC-LLM和WebLLM项目。模型提供命令行聊天、REST服务器和Python API三种调用方式,可用于开发聊天应用及系统集成。
h2o-danube3-4b-chat - H2O.ai推出支持离线运行的4亿参数聊天模型
GithubHuggingfaceh2o-danube3-4b-chattransformers使用注意事项参数开源项目模型语言模型
h2o-danube3-4b-chat是由H2O.ai推出的4亿参数聊天模型,采用Llama 2架构,并经过H2O LLM Studio微调。该模型支持在手机设备上离线运行,使用Mistral tokenizer,支持32,000词汇量和8,192上下文长度。其在🤗 Open LLM Leaderboard上的表现具竞争力,并支持量化和多GPU分片,便于加载与使用。
cogvlm2-llama3-chinese-chat-19B - 双语视觉语言模型,支持大规模文本和图像解析
CogVLM2GithubHuggingface中文支持开源模型开源项目文本生成模型视觉理解
CogVLM2-LLaMA3-Chinese 是一个开源模型,支持中文和英文,表现出显著性能提升,比如在 TextVQA 和 DocVQA 基准测试中。这一模型支持最大8K的文本长度和1344*1344的图像分辨率,特别适合文本和图像的理解与对话任务。构建于Meta-Llama-3-8B-Instruct基础之上,用户可在ZhipuAI开放平台进行实际体验,适用于需要强大图像解析和多语言支持的场景。
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。
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