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ChatGLM-6B

高效灵活的开源双语对话模型的本地部署与定制

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。

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。
internlm2-chat-20b - 高效支持长文本的20B参数对话模型,具备卓越推理和数据分析能力
GithubHuggingfaceInternLM2-Chat-20B人工智能助手工具调用开源模型开源项目模型长上下文推理
InternLM2-Chat-20B是具备20B参数的先进对话模型,支持长达20万字长上下文,表现出优秀的推理与数据分析能力。模型在多个领域,如数学、代码、创作上显示出色,部分指标超越GPT-3.5,并在GSM8K和MATH测试中接近GPT-4的表现。它的工具调用能力增强,适应复杂任务,同时强调生成符合伦理的文本。
Telechat - 开源多语言对话模型,支持长文生成和高效部署
GithubTeleChat中文数据集大语言模型开源模型开源项目模型评测
TeleChat是一系列开源大语言模型,包含1B至12B规模,支持中英双语。采用优化结构和训练方法,在多领域表现优异。项目开源预训练数据集和评测结果,支持模型微调与高效部署。
CreativeChatGLM - 使用大模型修改和续写内容
ChatGLMGithub人工智能修订功能开源项目离线包续写功能
CreativeChatGLM是一个创新的AI对话生成工具,用户可以通过续写和修订功能产生量身定制的创意内容。该项目提供多种环境配置方案,无论是开发者还是非技术人员,都能快速启动使用。离线包选项适应不同的硬件需求,使用户可以在任何网络状况下,即插即用地开始创作。支持续写和修订对话,增强对话内容的个性化和创新性。
ChatGLM-Finetuning - ChatGLM系列模型的多方法微调工具
ChatGLMGithub大语言模型开源项目微调深度学习自然语言处理
ChatGLM-Finetuning为ChatGLM系列模型提供多种微调方法,包括Freeze、Lora、P-Tuning和全量参数训练。该项目支持信息抽取、文本生成和分类等任务,可进行单卡或多卡训练。通过DeepSpeed等优化技术,实现高效大模型微调,并有效缓解灾难性遗忘问题。项目支持最新的ChatGLM3模型,并提供详细的使用说明。
YuLan-Chat - 中国人民大学开发的双语大语言模型 支持4K上下文
GithubYuLan-Chat中英双语人工智能大语言模型开源项目课程学习
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。
Gemma-2-9B-Chinese-Chat - 首个专为中英文用户优化的指令调优模型
Gemma-2-9B-Chinese-ChatGithubHuggingfaceroleplaying中文学习工具使用开源项目模型语言模型
Gemma-2-9B-Chinese-Chat是基于Google Gemma-2-9b-it的指令调优语言模型,适用于中文和英文用户。通过ORPO优化算法和10万对偏好数据进行微调,提升了角色扮演、工具使用等能力,减少中文提问英文回答的问题,改善中英文混杂现象。该模型支持多种场景应用,如模拟对话、数学运算、文字创作等,并提供GGUF文件和ollama模型的下载与使用,以及于Hugging Face存储库的下载和在线演示。
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。
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。
openchat - 采用混合质量数据训练的高性能开源语言模型
GithubLlamaOpenChat人工智能开源开源项目语言模型
OpenChat是一个创新的开源语言模型库,采用C-RLFT策略从混合质量数据中学习。该模型在7B规模下实现了与ChatGPT相当的性能,无需偏好标签。项目致力于开发高性能、商用级的开源大语言模型,并持续进步。OpenChat支持多GPU部署,提供兼容OpenAI的API服务,适用于编码、聊天等多种任务。
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