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OLMoE-1B-7B-0924

开源混合专家模型,具备高性价比和竞争力

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。

Baichuan-7B - 开源中英双语大规模预训练模型,支持商用
Baichuan-7BGithubTransformer结构中英双语开源可商用开源项目预训练语言模型
Baichuan-7B是由百川智能开发的开源可商用中英双语大规模预训练语言模型。基于Transformer结构,该模型在1.2万亿tokens上训练,拥有70亿参数,并提供4096长度的上下文窗口。在中文和英文的基准测试(C-Eval和MMLU)中表现出色。该模型可在Hugging Face和ModelScope平台上获取,适合开发者和研究人员使用。
openchat - 采用混合质量数据训练的高性能开源语言模型
GithubLlamaOpenChat人工智能开源开源项目语言模型
OpenChat是一个创新的开源语言模型库,采用C-RLFT策略从混合质量数据中学习。该模型在7B规模下实现了与ChatGPT相当的性能,无需偏好标签。项目致力于开发高性能、商用级的开源大语言模型,并持续进步。OpenChat支持多GPU部署,提供兼容OpenAI的API服务,适用于编码、聊天等多种任务。
LLaMA-Cult-and-More - 最新大模型参数、微调数据和硬件需求解析
AnthropicEfficient训练GithubMetaOpenAI多模态LLM开源项目
LLaMA-Cult-and-More项目详细介绍了最新大模型的参数数量、微调数据集与技术,并提供LLM对齐后训练的实用指南,包括数据集、基准数据集和高效训练库。从预训练模型到后训练模型,项目涵盖了许多有趣的内容,帮助您了解关键功能和最新进展。
Llama-2-7B-Chat-GPTQ - Meta Llama 2推出的开源7B参数对话模型量化版
GithubHuggingfaceLlama 2Meta人工智能大语言模型对话系统开源项目模型
Llama-2-7B-Chat-GPTQ是Meta发布的Llama 2对话模型的量化版本。该模型针对对话场景进行了优化,在多项基准测试中表现出色。它提供多种量化参数选项,可适应不同硬件环境。这个开源模型在性能上可与部分闭源商业模型相媲美,为开发者提供了强大的对话AI解决方案。
FuseAI - 多模型知识融合提升大语言模型性能
FuseChatFuseLLMGithub大语言模型开源模型开源项目知识融合
FuseAI项目通过知识融合技术整合多个开源大语言模型的优势,开发出高性能新模型。FuseChat-7B-VaRM在MT-Bench评测中得分8.22,超过多个知名对话模型;FuseLLM-7B在多项任务中表现优于Llama-2-7B。该项目为大语言模型研究提供了新的发展方向。
AliceMind - 阿里巴巴预训练编码器和解码器模型集合
AliceMindGithub优化技术多模态语言模型大规模预训练模型开源项目模型压缩
此项目涵盖了阿里巴巴机器智能实验室(MinD Lab)开发的多种预训练模型和优化技术。包括首个提升多模态大语言模型mPLUG-Owl2和多模态文档理解模型mPLUG-DocOwl。另有中文视频语言预训练数据集Youku-mPLUG和多模态语言模型mPLUG-Owl的新型训练范式。此外,还包含开放域对话系统ChatPLUG、跨文本、图像和视频的多模态基础模型mPLUG-2等,适用于语言理解、生成、表格理解和跨语言等应用场景。
h2o-danube3-500m-base - 500M参数的大规模语言模型,支持离线文本生成
GPTGithubH2O.aiHuggingface大语言模型开源项目模型模型架构转化器
由H2O.ai推出的h2o-danube3-500m模型,是一个大规模语言模型,采用Llama 2架构调整及500M参数设计。模型支持原生离线运行,尤其适用于手机设备,并集成Mistral分词器,拥有32,000词汇量及8,192长度的上下文生成能力。在支持transformers库的环境中,模型可在GPU设备上有效运行,并且支持量化和多GPU分片处理。重要提醒用户在使用模型生成的内容时保持审慎态度并自行承担责任。
bloom-1b7 - 开源多语言自然语言处理模型
BLOOMGithubHuggingface人工智能多语言大型语言模型开源开源项目模型
BLOOM-1B7是BigScience项目开发的开源多语言预训练语言模型,支持45种自然语言和12种编程语言。该模型采用改进的Transformer架构,包含17亿参数,在1.5TB多语言语料上训练而成。BLOOM-1B7可用于文本生成、信息提取、问答等多种自然语言处理任务,为研究人员和开发者提供了探索大型语言模型特性的平台。模型遵循RAIL许可证,限制了在高风险场景中的使用,旨在推动语言模型的公共研究。
LLM-Blender - 多模型集成和生成优化增强LLM性能
GenFuserGithubLLM-BlenderMixInstructPairRMPairRanker开源项目
LLM-Blender通过利用多种开源大型语言模型的优势,采用成对比较和生成融合方法,显著提升模型性能。其框架包括PairRanker和GenFuser模块,并提供MixInstruct数据集进行大规模评估。该项目展示了其强大功能,并支持简单安装和多种使用场景。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct - Meta发布8B参数多语言模型用于对话和文本生成
GithubHuggingfaceMeta人工智能多语言大语言模型开源项目模型自然语言处理
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct是一款支持8种语言的大规模语言模型,参数规模为8B。该模型采用优化的Transformer架构并经过指令微调,可用于对话和多种自然语言生成任务。模型具有128k的上下文长度,支持商业和研究用途,在多项行业基准测试中表现出色。
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