OLMoE-1B-7B-0924

开源混合专家模型，具备高性价比和竞争力

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OLMoE-1B-7B-0924是一个混合专家语言模型，具备1B个活跃和7B总参数，以其高性能和成本效益在同类模型中表现出色，并可竞争于更大规模的模型如Llama2-13B。该项目完全开源，提供了详细的预训练、监督微调及偏好优化的检查点和相关资源，适合自然语言处理领域的研究和开发。

OLMo-7B-0724-hf - OLMo开放式语言模型促进语言处理技术进步

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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。

OLMo-7B - 专注于语言模型科学的开放模型

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OLMo系列模型由Allen Institute for AI开发，旨在推进语言模型科学。该系列模型使用Dolma数据集进行训练，提供诸如OLMo 7B等多种版本及详细的训练检查点和代码支持。这些模型可用于英文学术研究，并可在Hugging Face平台上获取。项目获得哈佛大学、Databricks、AMD等机构支持，并在MMLU测试中显示出明显的性能提升。

OLMo - 开源语言模型加速科学研究

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OLMo是一个开源语言模型项目，提供多种规模的先进模型，如1B、7B和7B Twin 2T，全部基于Dolma数据集训练。该项目支持模型训练、微调和推理，提供详细配置和检查点以确保研究可重现。OLMo还包含数据检查和评估工具，为语言模型研究提供全面支持，旨在加速这一领域的科学进展。

DeepSeek-MoE - 创新MoE架构打造高效大规模语言模型

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DeepSeek-MoE项目开发了创新的混合专家架构语言模型，采用细粒度专家分割和共享专家隔离策略。该16.4B参数模型仅使用40%计算量就达到DeepSeek 7B和LLaMA2 7B的性能水平。模型可在单个40GB内存GPU上直接部署运行，无需量化，为学术和商业研究提供了高效便捷的工具。

llama-moe - 专家混合模型，支持持续预训练

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LLaMA-MoE是基于LLaMA和SlimPajama的开源专家混合模型。通过将LLaMA的FFN划分为稀疏专家并加入top-K门控，模型在优化的数据采样权重下进行持续预训练。特点包括轻量化、多种专家构建方法、多种门控策略和快速预训练，适合部署和研究。提供详细的安装指南和技术文档，帮助用户快速使用并评估模型性能。

OpenELM-1_1B-Instruct - 高效开源语言模型家族及其完整训练框架

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OpenELM是一个开源高效语言模型家族，通过层级缩放策略优化参数分配以提高模型精度。该项目提供了从2.7亿到30亿参数的预训练和指令微调模型，以及完整的数据准备、训练、微调和评估框架。OpenELM在多项自然语言处理任务中表现出色，为语言模型研究和应用开发提供了有价值的开源资源。

JetMoE - 低成本高性能的开源AI语言模型

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JetMoE-8B是一款开源大语言模型，以低于10万美元的成本实现了超越LLaMA2-7B的性能。该模型仅使用公开数据集训练，完全开源，适合学术研究。在推理时，JetMoE-8B只激活22亿参数，显著降低计算成本。多项基准测试结果表明，该模型表现优异，展现了AI领域低成本高效能开发的新可能。

OLMo-1B-0724-hf - Dolma数据集驱动的英语语言模型在性能上的进步

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OLMo 1B July 2024版本采用Dolma数据集，显著提高了HellaSwag等任务的评估表现。兼容HuggingFace Transformers v4.40及以上版本，由Allen Institute for AI开发，提供完整的代码、检查点及训练日志，支持实现文本生成与模型微调。在ARC挑战、BoolQ和HellaSwag等自然语言处理任务中表现出色，适用于研究人员和开发者在语言模型科学领域的进一步探索。

DiT-MoE - 16亿参数规模的稀疏化扩散Transformer模型

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DiT-MoE项目采用混合专家模型，将扩散Transformer扩展至16亿参数规模。作为扩散Transformer的稀疏版本，DiT-MoE在保持与密集网络相当性能的同时，实现了高效的推理。项目提供PyTorch实现、预训练权重和训练/采样代码，并包含专家路由分析和Hugging Face检查点。通过混合专家方法，DiT-MoE在模型扩展和推理优化方面展现出显著优势。

Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 - 多语言稀疏混合专家大规模语言模型

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Mixtral-8x7B是一个预训练生成式稀疏混合专家大语言模型,在多数基准测试中超越Llama 2 70B。支持法语、意大利语、德语、西班牙语和英语等多语言,采用Apache-2.0许可。模型基于Mixtral-8x7B-v0.1,可通过transformers或vLLM进行推理,并支持半精度、8位和4位量化以优化内存使用。

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