OLMoE-1B-7B-0924

开源混合专家模型，具备高性价比和竞争力

allenai 开源项目模型 Mixture-of-Experts OLMoE 开源大语言模型 Huggingface Github

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。

llm-resource - 大模型资源汇总及实用技术详解

ChatGPTGPT-2GithubLLMMOETransformer开源项目

EXAONE-3.0 - 英韩双语7.8B参数大规模语言模型

EXAONE 3.0Github人工智能开源项目机器学习自然语言处理语言模型

EXAONE 3.0是LG AI Research开发的英韩双语大规模语言模型，参数规模达78亿。该模型通过8T优质数据预训练和指令微调，在MT-Bench等多项评测中表现出色。EXAONE 3.0能够进行跨语言交互，处理复杂指令，并生成准确回应。这一开源项目为自然语言处理研究和应用开发提供了重要工具。

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。

Xwin-LM-7B-V0.2 - 优化大语言模型对齐技术，显著提升性能

AlpacaEvalGithubHuggingfaceXwin-LM大语言模型对齐技术开源项目强化学习模型

Xwin-LM项目开发并开源大语言模型对齐技术，涵盖监督微调、奖励模型等多种方法。基于Llama2构建的版本在AlpacaEval评测中表现卓越，超过GPT-4。最新的Xwin-LM-7B-V0.2和13B-V0.2在与GPT-4的比较中分别达到59.83%和70.36%胜率。项目不断更新以提高模型的稳定性和可重复性。

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。

ollama - 提供大型语言模型快速部署和运行的平台，支持MacOS、Windows和Linux

GithubOllama大型语言模型安装指南开源项目模型下载模型定制

Ollama是一个提供大型语言模型快速部署和运行的平台，支持MacOS、Windows和Linux。用户可以通过容易理解的界面，下载并运行各种模型，如Llama 3.1和Gemma 2等，并可通过Docker镜像或自定义安装脚本进行部署。此外，Ollama允许用户自定义和优化模型，满足不同的应用需求，如设置模型参数、导入外部模型等功能。同时，Ollama支持多种开源库例如ollama-python和ollama-js，提供全面的桌面客户端支持，使开发者能够更便捷地整合和应用AI技术。

llama-models - Meta推出的开放大型语言模型Llama

GithubLlama人工智能大语言模型开源开源项目自然语言处理

llama-models是Meta开发的开放大型语言模型项目，为AI开发者、研究人员和企业提供易用的工具。项目包含Llama 2、Llama 3和Llama 3.1等多个版本，支持不同模型规模和上下文长度。llama-models注重开放性、生态系统支持和安全性，为AI创新与负责任发展奠定基础。

InternVL2-2B - 多模态大语言模型支持多语言及多媒体理解

GithubHuggingfaceInternVL2人工智能多模态大语言模型开源项目模型自然语言处理计算机视觉

InternVL2-2B是一个开源的多模态大语言模型,参数量为2.2B。该模型在文档理解、图表分析和场景文本识别等任务中表现优异,性能接近商业闭源模型。InternVL2-2B支持8K上下文窗口,可处理长文本、多图像和视频输入,大幅提升了多模态理解能力。作为一款出色的开源模型,InternVL2-2B为多模态人工智能研究和应用提供了新的可能性。

Llama-3.2-3B - Meta推出Llama 3.2多语言大型语言模型系列

GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta人工智能多语言大语言模型开源项目模型

Llama-3.2-3B是Meta开发的多语言大型语言模型,支持8种语言,包括英语和德语。模型采用优化的Transformer架构,通过监督微调和人类反馈强化学习训练而成。它可用于对话、知识检索和摘要等任务,具有128K的上下文长度,并使用分组查询注意力机制提高推理效率。Llama-3.2-3B适用于商业和研究用途,可进一步微调以适应各种自然语言生成任务。模型遵循Llama 3.2社区许可协议。

llama - 开源大语言模型推动自然语言处理发展

GithubLlamaMeta人工智能大语言模型开源开源项目

Llama 2是Meta公司开发的开源大语言模型系列，提供7B至70B参数的预训练和微调模型。该项目为研究和商业用途提供模型权重和代码，支持多样化的自然语言处理应用。Llama 2注重负责任的AI发展，实施严格的使用政策。项目包含多个仓库，构建了从基础模型到端到端系统的完整技术栈，为AI领域的创新和应用提供了重要支持。

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豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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稿定设计是一个多功能的在线设计和创意平台，提供广泛的设计工具和资源，以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户，无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑，稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合，帮助用户轻松实现创意设计。

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