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chatglm3-6b-base

多语言支持的高性能开源基础语言模型

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。

chat - 开源智能对话平台 支持多种模型和高效会话管理
APIGithubOllamachat开发开源项目部署
Chat是一个开源的智能对话平台,集成OpenAI、Claude和Ollama等多种模型。平台提供上下文对话、多媒体处理、会话快照和分享功能。它支持用户管理和访问控制,适用于个人和团队。Chat具有提示词管理和全文搜索等特性,便于整理检索会话记录。其开放架构便于二次开发,支持快速部署到多种云平台。
Yi-34B-Chat - 基于3T级语料训练的高性能开源双语大模型
GithubHuggingfaceYi人工智能双语大语言模型开源开源项目模型
Yi-34B-Chat是一个由01.AI开发的开源大语言模型,基于3T级多语言语料训练。模型在AlpacaEval评测中的表现仅次于GPT-4 Turbo,在语言理解、推理和阅读理解等方面展现出优秀能力。经过英文和中文双语评测,其性能超越了Falcon-180B、Llama-70B等主流开源模型。
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
GithubHuggingfaceSeaLLMs东南亚多语言大语言模型安全性开源项目模型
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。
cogvlm2-llama3-chat-19B-int4 - 不同场景应用的高性能多语言文本生成模型
CogVLM2GPU内存需求GithubHuggingface中英文支持图像分辨率基准测试开源项目模型
CogVLM2是一种先进的多语言文本生成模型,在多项基准测试中表现优异,如TextVQA和DocVQA。支持高达8K的文本长度和1344x1344的图像分辨率,并能在ZhipuAI开放平台上进行体验。该模型拥有高效的设计,占用较低的GPU内存,需在Linux系统下的Nvidia显卡上运行,适用于多语言环境中的各种场景。
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。
Yi-Coder-9B-Chat-GGUF - 支持52种编程语言的大上下文AI编程助手
GithubHuggingfaceYi-Coder-9B-Chat人工智能助手代码生成多语言支持开源项目模型编程模型
Yi-Coder-9B-Chat-GGUF是一个支持52种编程语言的AI助手模型,具有128k的上下文长度。作为首个在LiveCodeBench上达到20%通过率的10B以下参数模型,它专门针对编程对话进行了优化。该模型由01-ai开发,bartowski提供基于llama.cpp的GGUF量化版本。用户可以在LM Studio中使用ChatML预设与模型进行交互,获取编程问题的解答。
Llama-2-7b-chat-hf - Meta开发的70亿参数对话语言模型
GithubHuggingfaceLlama 2人工智能元宇宙大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,专为对话场景优化。该模型拥有70亿参数,采用优化的Transformer架构,通过监督微调和人类反馈强化学习提高了效果。它适用于助手式聊天等自然语言生成任务,在多项基准测试中表现出色,有用性和安全性可与部分闭源模型相媲美。
BotChat - 创新评估大语言模型多轮对话能力的基准
BotChat BenchmarkGPT-4GithubLLM对话生成开源项目评估
BotChat基准测试通过分析大语言模型生成的对话评估多轮聊天能力。基于MuTual-Test数据集,该项目生成了大规模模型对话数据,并采用单轮评估、BotChat Arena和人类对话对比等方法全面评估主流LLM对话质量。研究发现GPT-4表现最佳,部分小型开源模型在短对话中也有不错表现。这一创新基准为改进LLM对话能力提供了新思路。
chat-dataset-baseline - 中文对话模型训练资源整合平台
AI训练GithubLLaMA-Factory中文对话模型开源项目数据集模型优化
chat-dataset-baseline项目整合Hugging Face平台优质数据集,为中文对话模型训练提供全面资源。采用PDCA循环迭代,涵盖数据选择、模型训练、测试和优化。项目提供详细指南,适合数据科学家和AI爱好者快速上手,用于训练高质量中文基础模型,为特定行业应用打下基础。
OpenGPTAndBeyond - 开源类ChatGPT模型的实现与发展概述
ChatGPTGPT-3GithubLLaMA大语言模型开源开源项目
自LLaMA权重泄露和斯坦福小羊驼取得显著成果以来,开源社区对开发ChatGPT级别的大语言模型充满希望。页面详细记录了从复刻到超越的整个过程,包括基础模型、领域模型、训练、推理、多语言支持、多模态技术等各方面的进展。此外,还提供了丰富的开发和实施指导,从数据准备到低成本推理,并介绍了多个著名开源模型如LLaMA、BLOOM、GPT-J等。它是研究者和开发者理解和推进大语言模型开源发展的全面资源。
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