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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

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。

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。
llava-v1.6-34b-hf - 图像与文本交互的多模态AI模型
GithubHuggingfaceLLaVa-NeXTNous-Hermes-2-Yi-34B光学字符识别多模态聊天机器人开源项目模型视觉指令微调
LLaVa-NeXT模型结合大规模语言模型与视觉编码器,通过提高图像分辨率和优化数据集,增强了OCR和常识推理能力,适用于多模态对话应用场景。支持图像字幕生成和视觉问答,提供双语功能与商业许可保障。
Llama-3-Taiwan-8B-Instruct - 基于Llama-3架构的大规模双语语言模型 专注中英文处理
GithubHuggingfaceLlama-3-Taiwan中文对话人工智能大型语言模型开源项目模型深度学习
Llama-3-Taiwan-8B是基于Llama-3架构开发的大规模双语语言模型,采用繁体中文和英文高质量语料进行训练。模型在法律、制造、医疗和电子等专业领域进行优化,支持8K上下文长度。通过繁体中文NLP基准测试验证,可应用于对话、生成、推理等多个场景。
visualglm-6b - 中英文图像交互的多模态对话模型
GithubHuggingfaceVisualGLM-6B图像生成多模态对话开源项目模型语言模型预训练
VisualGLM-6B是一个多模态对话模型,支持中文、英文和图像交互。基于ChatGLM-6B,有78亿参数,通过BLIP2-Qformer桥接视觉和语言模型。此模型使用CogView数据集进行预训练,并在长视觉问答数据上微调,以生成符合人类偏好的回答。用户可用Python代码简便调用模型,同时提供命令行、网页示例及模型量化的详细说明。
Meta-Llama-3.1-8B - 开源支持128K上下文的多语言大规模语言模型
GithubHuggingfaceLlama 3.1人工智能模型多语言支持大语言模型开源项目机器学习模型
Meta Llama 3.1是新一代多语言大规模语言模型系列,提供8B、70B和405B三种参数规模。模型采用优化的Transformer架构,通过SFT和RLHF提升对话能力。支持8种语言,具有128K上下文窗口,基于15T+训练数据。采用GQA技术优化推理性能,适用于商业和研究领域的文本生成任务,知识截至2023年12月。
Chinese-Llama-2 - 开源项目提升Llama-2模型中文处理能力
Chinese-Llama-2GithubLlama-2中文大模型开源项目自然语言处理
Chinese-Llama-2是一个开源项目,致力于增强Llama-2大语言模型的中文处理能力。项目采用LoRA微调、全参数指令微调和二次预训练等方法,并在中文指令数据集上训练Llama-2模型。提供了训练所需的数据集、教程和模型参数,旨在推动中文自然语言处理研究与应用。经过优化的模型在中文理解、生成和翻译等任务中表现出明显提升。
llama-2-7b-chat-bnb-4bit - 开源LLM模型训练加速工具实现2至5倍速提升并节省70%内存
GithubHuggingfaceLlama-2Unsloth人工智能大语言模型开源项目模型模型微调
该开源项目致力于优化大语言模型的训练过程,通过创新技术为Mistral、Gemma、Llama 2等主流模型提供训练加速解决方案。基于Colab平台的多个训练笔记本支持对话及文本补全功能,可实现2-5倍的训练速度提升,并将内存占用降低70%。项目支持GGUF格式导出及vLLM、Hugging Face平台部署,为计算资源受限的AI开发团队提供了高效的模型训练方案。
Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF - Meta推出的新一代多语言AI对话模型 支持128K上下文
128K上下文GithubHuggingfaceLlama-3.2-3B-Instruct多语言对话模型开源项目模型社区模型
Llama-3.2-3B-Instruct是Meta发布的新一代多语言AI模型,针对对话、检索和摘要任务进行优化。官方支持8种语言,实际训练语言更多。模型具备128K长上下文能力,可处理复杂任务。社区贡献者bartowski基于llama.cpp提供GGUF量化版本,便于多设备部署。
Llama-3.2-1B - 多语言大型语言模型引领自然语言处理新纪元
GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta多语言开源项目模型生成模型社区许可
Llama 3.2是由Meta开发的多语言大型语言模型,通过优化的Transformer架构和多语言对话定制,尤其适用于问答、总结等任务。支持8种语言,可进行超越官方语言的定制训练,以适应多种自然语言生成任务。此项目展示了语言模型在商业和研究应用中日益增长的重要性,提供高效的多语言文本生成能力,助力移动AI写作助手等智能应用的发展。用户需遵循Llama 3.2社区许可规定,确保使用场景的安全性和合规性。
Llama-2-70B-Chat-GPTQ - 多量化参数优化的对话生成模型
GithubHuggingfaceLlama 2对话优化对话模型开源项目模型生成文本模型量化
Llama-2-Chat是Meta Llama 2的预训练和微调文本生成模型,专为对话场景优化。在基准测试中表现优异,可与一些知名闭源模型相媲美。GPTQ版本提供多种量化参数,适配不同硬件配置,实现VRAM利用率最大化和优质推理。支持灵活下载分支供用户选择最佳量化配置。
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