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Vikhr-Nemo-12B-Instruct-R-21-09-24

全新升级的俄英双语大语言模型 内置RAG检索增强功能

Vikhr-Nemo-12B-Instruct-R是一个基于Mistral-Nemo的开源语言模型,针对俄语和英语进行了深度优化。模型通过SFT和SMPO方法训练,具备推理分析、文本生成、代码编写等多项能力。其特色在于支持RAG检索增强和128K长文本处理,在俄语基准测试中接近gpt-4o-mini水平。该项目完全开源,包含训练代码和数据集。

Mistral-7B-Instruct-v0.3-GGUF - 高性能量化版指令微调大语言模型
GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.3大型语言模型开源项目提示模板模型硬件要求量化
Mistral-7B-Instruct-v0.3 GGUF是一系列针对不同硬件条件优化的量化模型。支持32k上下文长度、扩展词表和函数调用,适用于对话等交互任务。模型大小从2.72GB到14.5GB不等,提供多种精度选择,平衡性能和资源消耗。GGUF格式便于在各类设备上高效部署和使用。
OLMo-7B-0724-hf - OLMo开放式语言模型促进语言处理技术进步
AI2GithubHuggingfaceOLMo变形金刚开源语言模型开源项目模型自然语言处理
OLMo是由AI2开发的开源语言模型系列,旨在推动语言模型科学研究。该模型基于Dolma数据集训练,采用先进的Transformer结构,实现性能提升和多阶段优化。OLMo-7B-0724-hf具备强大的文本生成能力,适用于文本推理和生成任务。支持在HuggingFace平台上进行加载、微调和评估,且提供多种数据检查点,方便研究与开发。该项目得到多家机构支持,并在多个主要AI任务中表现优异。
Mistral-7B-OpenOrca - 基于Mistral微调的高效开源大语言模型
GithubHuggingfaceMistralOpenOrca人工智能开源项目模型模型训练语言模型
Mistral-7B-OpenOrca是一个使用OpenOrca数据集对Mistral 7B进行微调的开源大语言模型。模型在HuggingFace基准测试中展现出优秀性能,支持ChatML格式,适配消费级GPU硬件。此外还提供多种量化版本选择,便于部署和使用。
rugpt3large_based_on_gpt2 - 俄语Transformer模型SberDevices团队的训练与评估
GithubHuggingfaceSberDevicesTransformerrugpt3large_based_on_gpt2开源项目模型语言模型预训练模型
SberDevices团队开发的俄语Transformer模型,基于PyTorch进行训练,使用80B个标记在1024序列长度下进行3轮训练,接着进行2048长度的微调。整个过程耗时14天,最终在测试集上的困惑度为13.6,为俄语处理提供了新的可能性。
Mistral-Nemo-Instruct-2407-gptq-4bit - 采用GPTQ技术的4位量化语言模型
GPTQModelGithubHuggingface低位量化开源项目模型模型压缩神经网络优化量化模型
Mistral-Nemo-Instruct-2407-gptq-4bit是一个使用GPTQModel进行4位量化的语言模型。该模型采用128组大小和真实顺序等技术,在维持性能的同时大幅缩减模型体积。这种量化方法提高了模型的部署效率,适用于计算资源有限的场景。
Hermes-2-Pro-Mistral-7B - 基于Mistral的新一代语言模型 专注函数调用与结构化输出
GithubHuggingfaceJSON输出Mistral人工智能函数调用开源项目模型模型训练
Hermes-2-Pro-Mistral-7B是Nous Research联合多方开发的开源语言模型。这款基于Mistral 7B的改进版本在通用对话和任务处理基础上,重点增强了函数调用与JSON结构化输出能力。经评测,模型在函数调用准确率达90%,JSON输出准确率达84%。通过优化系统提示和多轮对话结构,显著提升了函数调用的可靠性和易用性,为开发者提供了更实用的AI模型选择。
RakutenAI-7B-chat - RakutenAI-7B模型的日本语言处理技术与性能表现
GithubHuggingfaceMistralRakutenAI-7B大型语言模型开源项目指令微调日本语言模型模型
RakutenAI-7B在日本语言理解测试中表现优异,并在英文项目中保持高竞争力。基于Mistral模型架构,该项目成功调整了Mistral-7B-v0.1的预训练权重,词汇表扩展至48k以优化日语字符处理率。独立评估显示其适用于对话应用的性能优越,评分为0.393和0.331,方法简便实用。
SmolLM-360M - 3.6亿参数的高效语言模型 专注常识推理和知识理解
GithubHuggingfaceSmolLM人工智能开源项目模型模型训练神经网络语言模型
SmolLM-360M是一款拥有3.6亿参数的高效语言模型,基于Cosmo-Corpus数据集训练而成。该模型利用Cosmopedia v2合成教材、Python-Edu教育样本和FineWeb-Edu网络教育资源等高质量数据,在常识推理和世界知识等多项基准测试中表现出色。SmolLM-360M支持CPU/GPU部署,并提供8位和4位量化版本以优化内存使用。这款模型主要面向英语内容生成和理解,可作为AI辅助工具在多种场景中应用。
distilrubert-small-cased-conversational - 小型化俄语对话模型提升推理速度
DistilRuBERTGithubHuggingface俄语模型开源项目模型模型压缩知识蒸馏自然语言处理
distilrubert-small-cased-conversational是一个经过知识蒸馏的小型俄语对话模型。它基于OpenSubtitles、Dirty、Pikabu等多种语料库训练,在保持性能的同时显著提高了推理速度。该模型在分类、命名实体识别和问答等NLP任务中表现出色,同时大幅减小了模型体积,适用于需要高效处理俄语自然语言的应用场景。
Mistral-Nemo-Instruct-2407-GGUF - 高效模型量化与优化指南
GithubHuggingfaceLlamaEdgeMistral-Nemo-Instruct-2407开源项目模型模型量化语言支持高搜索量
该项目介绍了多语言支持的Mistral-Nemo-Instruct-2407模型,其量化版本是由Second State Inc.完成的,涵盖从2位到16位的不同精度和质量损失模型。特别推荐使用具有最小质量损失的Q5_K_M和Q5_K_S版本。此外,还提供了在LlamaEdge上运行的服务和命令行应用指南,以便在配置上下文大小和自定义提示模板时满足不同应用的需求。本项目适合于在资源有限的环境中追求性能优化的用户。
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