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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。

Yi-34B - 开源双语大语言模型Yi-34B,在语言理解和推理性能上超越多款先进模型
GithubHuggingfaceYi双语变压器大语言模型开源开源项目模型
Yi系列的开源双语大语言模型凭借出色的语言理解和推理能力,在全球顶尖LLM排行中占据一席之地。在依托Transformer和Llama架构的基础上,Yi模型通过自有的高质量训练数据和效能优化的训练管道,实现了在多项评测中的领先表现。特别是Yi-34B-Chat模型在AlpacaEval榜单上表现出色,仅次于GPT-4 Turbo,展现出其多领域广泛应用的潜力。
mistral-ft-optimized-1227 - 多基础模型融合优化的Mistral模型用于下游任务微调
GithubHuggingfaceMistral-7B下游任务开源模型开源项目性能优化模型模型合并
该模型通过层级SLERP技术融合了OpenHermes、Neural Chat、MetaMath和OpenChat等基础模型,作为Mistral模型的优化版本,可用于多种下游任务的微调和开发
wav2vec2-xls-r-300m-emotion-ru - 基于XLS-R的俄语语音情感识别模型实现高精度分析
DUSHAGithubHuggingfacewav2vec2-xls-r-300m分类模型开源项目情感分析模型语音情感识别
该模型是基于wav2vec2-xls-r-300m微调的俄语语音情感识别(SER)模型。利用DUSHA数据集进行训练,包含12.5万条俄语音频样本,可识别虚拟助手对话中的积极、悲伤、愤怒和中性四种基本情绪。模型在测试集上达到90.1%的准确率,为俄语语音情感分析提供了高精度解决方案。
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。
Midnight-Rose-70B-v2.0.3 - 融合模型在文本生成和NLP任务中的应用
GithubHuggingfaceMidnight-Rose-70B-v2.0.3人工智能开源项目模型深度学习自然语言处理语言模型
Midnight-Rose-70B-v2.0.3是一个基于Llama 2的大规模语言模型融合项目。该模型在AI2推理挑战、HellaSwag和MMLU等多项基准测试中表现优异,展现了强大的文本生成、常识推理和知识应用能力。Midnight-Rose特别适合角色扮演和讲故事等创意任务,同时在其他自然语言处理任务中也有良好表现。模型支持6144个token的上下文长度,并提供多种量化版本以适应不同应用场景。
glm-4v-9b - 开源多模态AI模型GLM-4V-9B展现卓越性能
GLM-4V-9BGithubHuggingface图像描述多模态模型开源项目模型自然语言处理视觉理解
GLM-4V-9B是一款由智谱AI开发的开源多模态人工智能模型,支持1120x1120高分辨率下的中英双语多轮对话。该模型在综合能力、感知推理、文字识别和图表理解等多个领域表现优异,与GPT-4-turbo、Gemini 1.0 Pro等主流模型相比具有竞争力。GLM-4V-9B支持8K上下文长度,为研究者和开发者提供了强大的视觉理解和语言处理能力。
cross-encoder-russian-msmarco - 高效的俄文跨编码器模型用于信息检索
DeepPavlov/rubert-base-casedDiTy/cross-encoder-russian-msmarcoGithubHuggingface信息检索句子嵌入开源项目文本分类模型
此开源模型基于DeepPavlov/rubert-base-cased,并经过MS-MARCO数据集优化,专用于俄语信息检索,支持高效的查询和段落相关性排序。通过安装sentence-transformers可直接使用,也可通过HuggingFace Transformers扩展文本分类功能,适合需处理俄语复杂文本的用户。
c4ai-command-r-plus - 多语言高级模型实现复杂任务自动化
C4AI Command R+GithubHuggingface多语言支持开源项目文本生成模型生成增强检索非商业用途
C4AI Command R+ 是拥有104B参数的多语言高级模型,适用于复杂任务自动化。支持多步工具使用和检索增强生成(RAG),优化推理、总结及问答等功能。在包括简体中文等10种语言中表现良好。可通过Hugging Face Space试用,需安装特定transformers库。非量化版本支持与bitsandbytes结合实现量化。此外,在开放LLM排行榜中表现优异,具备先进的多语言和工具化能力。
ChatGLM-6B - 高效灵活的开源双语对话模型的本地部署与定制
AI对话ChatGLM-6BGithub中英双语大语言模型开源开源项目
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。
ChatGLM2-6B - 基于GLM技术开发的中英双语对话模型
ChatGLM2-6BGithub开源项目性能提升推理速度显存占用模型开源
ChatGLM2-6B,基于GLM技术开发的中英双语对话模型,1.4T中英数据预训练后展现出改善的多语言处理效果,支持长达32K的上下文长度,新技术支持更快的推理速度和更好的对话体验。适用于学术研究和商业应用,如聊天机器人和客服AI,提供技术支持与灵活部署方案。
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