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MAmmoTH2-7B-Plus

增强大型语言模型推理能力的创新研究

MAmmoTH2项目通过创新的指令微调技术,提升大型语言模型在推理基准上的显著表现。该项目高效采集了来自预训练网络语料的1000万条指令-响应对,成功开发出无需特定领域数据且在MATH与GSM8K基准上表现优异的模型。MAmmoTH2-Plus进一步基于公共数据进行训练,在推理与聊天机器人领域设定了新标准。本项目展示了一种获取大规模优质指令数据的高性价比方法,提供了增强大型语言模型推理能力的全新视角。

buffer-of-thought-llm - 思维缓冲技术提升大语言模型推理效能
Buffer of ThoughtsGithub大语言模型开源项目思维模板性能提升推理
Buffer of Thoughts (BoT)是一种创新的思维增强推理方法,通过元缓冲区存储思维模板并动态更新,显著提升了大语言模型的推理能力。在10项复杂推理任务中,BoT表现优异,如在Game of 24、Geometric Shapes和Checkmate-in-One等任务上分别提升11%、20%和51%。研究发现,结合BoT的Llama3-8B模型在性能上有望超越Llama3-70B模型。
WizardLM-2-7B-GGUF - 基于Mistral-7B的多语言对话模型 支持复杂任务和推理
GGUFGithubHuggingfaceWizardLM-2llama.cpp大语言模型开源项目模型量化
WizardLM-2-7B是基于Mistral-7B-v0.1的开源大语言模型,擅长复杂对话、多语言处理、推理和智能代理任务。该模型采用全AI合成训练系统,在MT-Bench评估中表现优异,性能可比拟规模大10倍的开源模型。WizardLM-2-7B支持多轮对话,适用于各种复杂场景,是一个高效的开源大语言模型选择。
Llama-2-7b-chat-hf - 开源对话模型 强大性能与安全性兼备
GithubHuggingfaceLlama 2Meta人工智能大型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,针对对话场景进行了优化。该模型在多数基准测试中超越了其他开源聊天模型,其有用性和安全性与部分知名封闭源模型相当。模型基于transformer架构,通过监督微调和人类反馈强化学习提升了帮助性和安全性。Llama-2-7b-chat-hf支持多种商业和研究应用,适用于助手式聊天等任务。使用时需按特定格式输入以获得最佳性能。
Llama-3.1-Storm-8B - 多任务智能的高性能开源语言模型
GithubHuggingfaceLlama-3.1-Storm-8B人工智能大语言模型开源项目机器学习模型模型微调
Llama-3.1-Storm-8B是基于Llama-3.1-8B-Instruct改进的开源语言模型。通过自主数据筛选、定向微调和模型合并,它在10个基准测试中显著超越原始模型,包括指令遵循、知识问答、推理能力、真实性和函数调用。GPQA提升7.21%,TruthfulQA提升9%,函数调用准确率提升7.92%。支持Transformers、vLLM和Ollama等多种部署方式,为AI开发者提供高性能的通用型语言模型选择。
TowerBase-7B-v0.1 - 增强翻译及多语种任务的多语言模型性能
GithubHuggingfaceTowerBase-7BUnbabel多语言开源项目文本生成模型翻译模型
TowerBase-7B-v0.1是一个多语言模型,通过继续在Llama 2的基础上对20亿条多语种数据进行预训练,在10种主要语言中表现出色。非常适合用于翻译和相关应用任务,在AI2 Reasoning Challenge和HellaSwag等测试中展现出优异的归一化准确率。该模型支持快速无监督调优,为相应语言的研究提供支持。技术报告将提供详细信息。
LLaMa2lang - 优化LLaMa3-8B模型性能,支持多语言微调和翻译
GPUGithubLLaMa3RAG开源项目翻译语言微调
LLaMa2lang提供便捷脚本,微调LLaMa3-8B模型以适应不同语言。结合RAG和翻译模型,将数据集OASST1翻译为目标语言,进行数据集成和细调,并支持推理。支持DPO和ORPO等优化方法,进一步提升模型回答质量,兼容多个基础模型与翻译架构。
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。
Chinese-LLaMA-Alpaca-2 - 基于Meta发布的可商用大模型Llama-2开的中文LLaMA&Alpaca大模型的第二期项目
Chinese-LLaMA-Alpaca-2FlashAttention-2Github中文词表大模型开源项目长上下文
Chinese-LLaMA-Alpaca-2项目基于Meta的Llama-2模型开发,提供了全新的中文LLaMA-2基座模型和Alpaca-2指令精调大模型,专注于优化中文词表和扩展模型训练。模型支持大规模中文数据增量训练,显著提升中文语义和指令理解能力。支持4K至64K上下文长度,实现人类偏好对齐,提供多种工具支持部署和应用推广。适用于企业和研究机构进行语言模型深度研发和实用应用,如对话系统和文本分析等。
Qwen2.5-Math-7B - 中英数学推理与计算模型的高级版本
GithubHuggingfaceQwen2.5-Math中文开源项目数学问题模型模型性能链式推理
Qwen2.5-Math 系列旨在增强数学模型的推理与计算能力,特别是在中英双语环境中,通过链式思维和工具整合推理来提高数学问题的解决能力。此版本相比之前有显著性能提升,尤其在指令微调模型中表现突出,具备执行复杂数学任务的能力。Qwen2.5-Math-7B 使用 Transformers 库构建,是微调和聊天任务的优秀基础。
Llama-3.2-3B-GGUF - 高性能多语言型大语言模型支持8种语言
GithubHuggingfaceLlama 3.2人工智能多语言开源项目机器学习模型语言模型
Llama-3.2-3B是Meta开发的多语言大型语言模型,支持8种语言,适用于对话和代理任务。本项目使用llama.cpp对原模型进行量化,保留了128k上下文长度和分组查询注意力等特性。该模型在行业基准测试中表现优异,可用于聊天、知识检索、摘要等自然语言生成任务,适合商业和研究使用。
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