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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。

Llama3.1-70B-Chinese-Chat - 中英双语优化的Llama3.1-70B指令微调模型
GithubHuggingfaceLlama3.1-70B-Chinese-Chat开源项目文本生成模型细致调整角色扮演语言模型
项目基于Meta-Llama-3.1-70B-Instruct模型,优化针对中英用户,支持角色扮演、函数调用和数学能力。模型使用超10万偏好对数据集训练,提供q3_k_m、q4_k_m、q8_0和f16 GGUF版本。使用ORPO算法进行全参数微调,并基于LLaMA-Factory框架。用户需升级transformers库以下载使用BF16模型,亦可使用GGUF模型进行多种方式推理。
Llama3-ChatQA-1.5-8B - 强化对话问答和检索增强生成的高性能AI模型
GithubHuggingfaceLlama3-ChatQA-1.5人工智能开源项目检索增强生成模型自然语言处理问答系统
基于Llama-3开发的大语言模型,专注于优化对话式问答和检索增强生成能力。模型提供8B和70B两个版本,采用改进的训练方案,增强了表格理解和算术计算能力。在ChatRAG Bench评测中,模型在多个数据集上表现优异,尤其擅长处理上下文对话和文档检索。支持完整文档输入和分块检索两种使用方式,适用于多种对话问答场景。
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。
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。
openchat_3.5 - 开源创新:OpenChat挑战70B模型新高度
C-RLFTGPT4GithubHuggingfaceOpenChat对话生成开源语言模型开源项目模型
OpenChat通过C-RLFT策略实现了在混合质量数据上的无偏好标签微调,性能与ChatGPT相媲美,并在多项测试中超越更大规模模型。作为一个高性能且具有商业潜力的开源语言模型,OpenChat支持高效部署和OpenAI兼容接口,适用于高通量在线服务,并推动AI开放研究的持续发展,促进技术创新。
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。
llm-resource - 大模型资源汇总及实用技术详解
ChatGPTGPT-2GithubLLMMOETransformer开源项目
LLM百宝箱是大模型相关资源的综合汇总,包括算法、训练、推理、数据工程、压缩和测评等方面。用户可以通过目录和链接快速找到相关内容,如Transformer和GPT模型的原理和源码解析,以及混合专家模型(MoE)等前沿技术。此外,还提供了LLM微调、对齐和推理优化的实现方案和技巧,帮助开发者和研究者深入掌握并应用大模型技术。
llama3-Chinese-chat - llama3中文版上线,提供多样化微调和部署选项
API部署Githubllama3中文化开源项目微调模型训练
llama3中文版本发布,提供丰富中文对话数据集和多种微调选项(如DPO、SFT、RLHF)。项目包含详细的API部署教程、本地LMStudio教程和vLLM云端部署方式,适用于不同用户需求。欢迎加入,完善中文AI模型。
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。
Yi-6B-200K - 提供中英文双语支持的开源大语言模型
GithubHuggingfaceYi双语开源开源项目技术报告模型语言模型
致力于构建开源大语言模型,具备出色的语言理解、常识推理和阅读理解能力。Yi系列通过多语言语料库训练,在许多基准测试中表现优异。采用Llama架构,由Yi团队独立开发数据集与基础设施,适合个人、学术和商业使用。
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