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mpt-1b-redpajama-200b

适应性强的1.3B参数解码器模型

Github模型模型架构开源项目RedPajamaHuggingface训练数据变压器MPT-1b-RedPajama-200b

MPT-1b-RedPajama-200b是一个1.3B参数的解码器模型，由MosaicML在2023年4月使用RedPajama数据集训练。该模型采用改良的解码器架构，使用ALiBi和QK LayerNorm提升训练效率，不依赖位置嵌入。训练中使用了67% Common Crawl和15% C4数据，目标是复刻Llama系列的训练集。部署模型时需要启用信任远程代码，并支持优化的FlashAttention实现，助力自然语言处理研究的发展。

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介绍相关项目
Llama-3.1-405B - Meta开发的多语言大规模语言模型集合,支持商业和研究使用
GithubHuggingfaceLlama 3.1人工智能多语言大语言模型开源项目模型自然语言处理
Llama 3.1是Meta开发的多语言大型语言模型系列,提供8B、70B和405B三种规模。模型采用优化的Transformer架构,支持128k上下文长度,使用分组查询注意力机制提升推理效率。经指令微调后,可用于多语言对话等场景,在行业基准测试中表现出色。支持8种语言,适用于商业和研究用途,如助手式聊天和自然语言生成等任务。
MEGABYTE-pytorch - 多尺度Transformer模型实现百万字节序列预测
AI模型GithubMEGABYTEPytorchTransformer开源项目深度学习
MEGABYTE-pytorch是一个基于PyTorch实现的多尺度Transformer模型，专门用于预测百万字节长度的序列。该项目具有灵活的配置选项，支持多个本地模型，并整合了Flash Attention等先进技术。MEGABYTE-pytorch通过简洁的API接口实现长序列处理、模型训练和文本生成。此外，项目提供了基于enwik8数据集的训练示例，为开发者提供了实用参考。
Llama-3.1-8B - Meta推出的多语言大型语言模型 支持128K超长上下文
GithubHuggingfaceLlama 3.1Meta人工智能多语言大语言模型开源项目模型
Llama-3.1-8B是Meta公司推出的多语言大型语言模型,采用优化的Transformer架构,支持128K超长上下文。该模型在8种语言中进行预训练和指令微调,在通用对话和多语言任务上表现优异。Llama-3.1-8B适用于助手式聊天、自然语言生成等商业和研究场景,并提供自定义商业许可证。用户在遵守使用政策的前提下可广泛应用该模型。
Chinese-LLaMA-Alpaca-2 - 基于Meta发布的可商用大模型Llama-2开的中文LLaMA&Alpaca大模型的第二期项目
Chinese-LLaMA-Alpaca-2FlashAttention-2Github中文词表大模型开源项目长上下文
Chinese-LLaMA-Alpaca-2项目基于Meta的Llama-2模型开发，提供了全新的中文LLaMA-2基座模型和Alpaca-2指令精调大模型，专注于优化中文词表和扩展模型训练。模型支持大规模中文数据增量训练，显著提升中文语义和指令理解能力。支持4K至64K上下文长度，实现人类偏好对齐，提供多种工具支持部署和应用推广。适用于企业和研究机构进行语言模型深度研发和实用应用，如对话系统和文本分析等。
Llama-2-13b-hf - Meta开源的130亿参数语言模型 适用于多种NLP任务
GithubHuggingfaceLlama 2人工智能元宇宙大语言模型开源项目模型自然语言处理
Llama-2-13b-hf是Meta开发的大规模语言模型,拥有130亿参数。该模型在2万亿tokens的公开数据上预训练,采用优化的Transformer架构。它支持对话、问答、文本生成等多种NLP任务。与Llama 1相比,Llama 2在代码、常识推理、世界知识等基准测试中表现更佳。此模型开源可用于商业和研究,为AI应用开发奠定了基础。
Llama-2-7b-hf - Meta开发的Llama 2开源大语言模型系列
GithubHuggingfaceLlama 2人工智能元宇宙大语言模型开源项目模型自然语言处理
Llama 2是Meta开发的开源大语言模型系列,包含7B、13B和70B三种参数规模。模型采用优化的Transformer架构,支持4k上下文长度,适用于对话等多种自然语言任务。Llama 2在多项基准测试中表现优异,提供预训练和微调版本,可用于商业和研究。该项目开放了详细的使用说明和评估数据,促进了大语言模型的开放研究。
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。
madlad400-3b-mt - 基于T5架构的多语言机器翻译模型
GithubHuggingfaceMADLAD-400T5模型多语言翻译开源项目机器学习模型自然语言处理
MADLAD-400-3B-MT是一个基于T5架构的多语言机器翻译模型，覆盖450多种语言。该模型在1万亿个token的公开数据上训练，可实现多语言间的高质量翻译。支持文本生成和翻译任务，主要面向研究社区。尽管参数量较小，性能却可与更大规模模型相媲美。MADLAD-400-3B-MT为低资源语言提供了有力的自然语言处理支持，促进了多语言NLP的进步。
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。
COKAL-DPO_test-v2-13b - 采用LLaMA2架构的13B规模自动回归语言模型
COKAL-DPO_test-v2GithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型开发训练数据集语言模型
模型由韩国公司Media Group Saramwa Soop与Marker合作开发，基于LLaMA2变压器架构，具备文本生成能力。基础模型为COKAL_pre_DPO_Test_v1-13b，采用DPO及SFT私有数据集训练，适用于多种文本生成任务。该研究项目由韩国科学技术信息通信部和光州广域市资助，旨在推动人工智能产业集群发展。
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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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