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bigyi-15b

合并模型技术的进步:探索创新设计

Bigyi-15b融合了若干预训练语言模型,利用mergekit工具及passthrough合并方法,以01-ai/Yi-9B为核心,具备4k上下文处理能力。此模型增强了在多应用场景中的表现,比如复杂数值计算与自然语言生成,同时优化了信息匹配准确性。

zephyr-7b-beta - 7B参数开源对话模型在多项基准测试中表现卓越
GithubHuggingfaceZephyr-7B-β人工智能开源项目机器学习模型模型性能语言模型
Zephyr-7B-β是基于Mistral-7B-v0.1微调的开源对话模型。在MT-Bench和AlpacaEval等基准测试中,其性能超越多个参数量更大的模型。采用DPO技术训练,能生成有帮助的回复,但缺乏安全性对齐。适用于多种对话任务,在编码和数学等复杂任务上仍需改进。该模型表现出色,但使用时需注意其局限性。
t5-base - 多语言自然语言处理的统一文本转换模型
GithubHuggingfaceT5模型多任务学习开源项目文本到文本转换模型自然语言处理迁移学习
T5-base是一个具有2.2亿参数的语言模型,将NLP任务统一为文本到文本格式。该模型在机器翻译、摘要、问答和分类等任务中表现优异,支持多种语言。T5-base采用创新的预训练方法,结合无监督和有监督任务,在24个NLP任务中进行了评估,为NLP研究和应用提供了强大支持。
Infinity-Instruct-7M-Gen-mistral-7B - Infinity-Instruct-7M-Gen-Mistral-7B 提升AI模型指令执行效率的开源方案
GithubHuggingfaceInfinity Instruct北京人工智能研究院开源开源项目数据集模型
Infinity-Instruct-7M-Gen-Mistral-7B是一个公开可用的监督指令微调模型。它在Infinity-Instruct-7M和Infinity-Instruct-Gen数据集上进行优化,无需用户反馈强化学习。在AlpacaEval 2.0评测中,该模型表现优于Mixtral 8x22B v0.1、Gemini Pro和GPT-4。使用创新的训练技术,显著减少了模型训练成本,且基于与OpenHermes-2.5-Mistral-7B相同的聊天模板,专为对话场景设计。该模型和相关资源仅用于学术研究,且准确性不可担保。
TigerBot - 再处理中文内容方面具有卓越表现的大预言模型
GithubTigerBot中文能力大模型开源项目技术报告模型更新
TigerBot运用世界级大模型技术,提供前沿语言解决方案,应对复杂多样的应用场景。新版增加了搜索和文档增强功能,满足从即时通讯到知识密集型任务的需求。全球范围内,TigerBot以其在处理中文内容的卓越表现,证明了在大模型技术方面的领先优势。此外,TigerBot通过游戏化测试和多维度评估,持续进行技术升级,支持教育和科研的发展。
bge-base-en - 英语文本嵌入模型在多任务基准测试中展现优异性能
GithubHuggingfaceMTEB分类任务开源项目排序任务检索任务模型聚类任务
bge-base-en是一个英语文本嵌入模型,在MTEB多任务评估基准中表现优异。该模型在分类、检索、聚类等多种自然语言处理任务中均取得良好结果,尤其在问答和语义相似度任务上表现突出。作为一个多功能的文本表示工具,bge-base-en可应用于多种自然语言处理场景。
Replete-LLM-V2.5-Qwen-14b-GGUF - Replete-LLM-V2.5-Qwen-14b模型的多量化处理与硬件优化概述
ARM芯片GithubHuggingfaceRombos-LLM-V2.5-Qwen-14b开源项目性能比较模型模型优化量化
该项目对Rombos-LLM-V2.5-Qwen-14b模型进行了多种量化优化,使用了llama.cpp的b3825版本。支持多种量化格式,如f16、Q8_0、Q6_K_L等,适用不同硬件环境,推荐Q6_K_L和Q5_K_L以实现高质量和资源节省。用户可根据硬件需求选择合适的格式,并使用huggingface-cli进行下载。针对ARM芯片提供了特定的优化量化选项Q4_0_X_X,广泛适用于文本生成应用,提升运行效率和输出质量。
OmniFusion - 整合多模态数据的先进人工智能系统
GithubOmniFusion图像处理多模态AI模型开源项目深度学习自然语言处理
OmniFusion是一个整合多模态数据的人工智能系统,基于Mistral-7B核心和CLIP-ViT-L视觉编码器。通过创新的适配器机制,该系统能够处理图像等多种数据形式,在图像描述和视觉问答等任务中展现出优秀性能。OmniFusion由AIRI研究所FusionBrain团队与Sber AI合作开发,目前主要处理图像数据,未来计划扩展到音频等更多模态。
DeepSeek-LLM - 多语言大模型展现卓越编码与数学能力
DeepSeek LLMGithub人工智能开源开源项目自然语言处理语言模型
DeepSeek LLM是一个包含67亿参数的先进语言模型,经过2万亿英文和中文token的训练。该模型在推理、编码、数学和中文理解等方面表现优异,超越多个同类模型。其67B Chat版本在编码和数学方面尤为出色,在HumanEval和GSM8K等基准测试中名列前茅。项目开源了7B和67B的base与chat版本,可用于学术和商业研究。
llava-v1.5-7b - 融合视觉与语言的开源多模态AI模型
GithubHuggingfaceLLaVA人工智能图像文本理解多模态模型开源项目模型自然语言处理
LLaVA-v1.5-7B是一个开源的多模态AI模型,通过微调LLaMA/Vicuna实现。该模型整合了视觉和语言处理能力,能够理解图像并进行自然语言对话。LLaVA-v1.5-7B在大规模数据集上训练,包括558K图文对和158K多模态指令数据,并在12个基准测试中表现优异。这个模型主要应用于多模态大模型和聊天机器人的研究,适用于计算机视觉、自然语言处理等领域的研究人员。
m2 - 子二次GEMM架构Monarch Mixer实现高效语言模型
GithubM2-BERTMonarch Mixer人工智能开源项目机器学习自然语言处理
Monarch Mixer是一种创新的子二次GEMM架构,用于训练序列长度和模型维度均为子二次的语言模型。该架构使用Monarch矩阵层替代Transformer中的注意力和MLP操作,提高了计算效率。基于此架构的M2-BERT模型在减少25%参数和计算量的同时,在GLUE基准测试中达到了与BERT相当的性能。项目开源了预训练模型权重以及预训练和微调代码,方便研究者进行further研究。
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