bloom-560m-intermediate

BLOOM大型多语言模型的训练过程中间检查点

Huggingface 模型大语言模型开源人工智能 Github 多语言开源项目 BLOOM

bloom-560m-intermediate项目提供BLOOM大型多语言模型在训练过程中的中间检查点,涵盖1000至600000全局步骤的多个阶段。BLOOM支持45种自然语言和12种编程语言,使用1.5TB预处理文本训练。这些检查点为研究人员提供了分析大型语言模型训练过程的重要资源。

文档

Twice-KoSOLAR-16.1B-test - 使用深度扩展技术优化SOLAR语言模型性能

GithubHuggingfaceTwice-KoSOLAR-16.1B-test合并技术开源项目性能评估模型深度上采样自然语言处理

本页面介绍了Depth-Up-Scaling方法如何提升大规模语言模型（LLM）的性能，通过合并Mistral 7B模型权重与持续预训练，SOLAR-10.7B模型在多项自然语言处理任务中表现优异，超越某些30B参数模型。本文比较了不同模型性能，展示了SOLAR-10.7B在多样化调优场景中的适应性和鲁棒性。

models - 探索最先进的机器学习模型与技术

GithubONNX Model Zoo图像分类对象检测开源项目机器学习模型语言处理

ONNX Model Zoo是一个开源平台，汇集了各种预训练且处于技术前沿的机器学习模型，涵盖计算机视觉、自然语言处理等多个领域。旨在为开发者、研究人员和技术爱好者提供高效实用的AI工具，加速机器学习技术的应用和发展。此外，ONNX Model Zoo支持多种框架和工具，通过共同的文件格式和操作集，促进了AI开发的灵活性和互操作性。平台以开放性和社区驱动的特性为己任，含有诸如图像分类、对象检测等主要模型，并通过简易接口及高级工具满足不同用户需求，使其既适应初学者也满足专业人士的需求。

BMTools - 开源工具集成平台赋能语言模型新能力

BMToolsGithub大语言模型工具学习开源项目插件开发

BMTools是一个开源项目，通过工具扩展语言模型能力，为社区提供工具构建和共享平台。该项目支持创建插件和使用ChatGPT插件，优化开源工具使用。BMTools提供单一和多工具接口，集成本地和在线工具，鼓励社区贡献。项目为研究人员提供工具学习和开发环境，推动语言模型与工具的融合研究。

BotChat - 创新评估大语言模型多轮对话能力的基准

BotChat BenchmarkGPT-4GithubLLM对话生成开源项目评估

BotChat基准测试通过分析大语言模型生成的对话评估多轮聊天能力。基于MuTual-Test数据集,该项目生成了大规模模型对话数据,并采用单轮评估、BotChat Arena和人类对话对比等方法全面评估主流LLM对话质量。研究发现GPT-4表现最佳,部分小型开源模型在短对话中也有不错表现。这一创新基准为改进LLM对话能力提供了新思路。

MobileLLM - 轻量高效的移动设备语言模型

AI模型GithubMobileLLM开源项目深度学习神经网络语言模型

MobileLLM是一个针对移动设备优化的大型语言模型项目。该模型通过SwiGLU激活函数、深窄架构、嵌入共享和分组查询注意力等技术，在亿级参数规模下实现了高性能。MobileLLM在零样本常识推理任务中表现出色，不仅在125M和350M参数规模上超越了现有最先进模型，还成功扩展至600M、1B和1.5B参数规模，展示了其在移动设备应用中的潜力。

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。

step_into_llm - 大模型技术公开课免费课程

GithubMindSpore人工智能大模型开源项目技术公开课深度学习

昇思MindSpore技术公开课提供多领域专家解读，并结合理论与实践，涵盖前沿大模型技术。课程免费，提供开源课件代码，从Transformer到ChatGPT，探讨最新大模型发展趋势。适合所有开发者，系列课程在B站直播，资源同步上传至GitHub。报名参与，与社区共建AI技术未来。

ChatLM-mini-Chinese - 小参数中文对话模型，支持低显存预训练，优化SFT和DPO性能

ChatLM-Chinese-0.2BGithubHuggingfaceRLHF优化SFT微调开源项目预训练

ChatLM-mini-Chinese是一个小参数中文生成式语言模型项目。模型参数为0.2B，最低4GB显存即可实现预训练，512MB显存可进行推理。项目公开预训练和优化数据集，包括SFT微调和DPO偏好优化，支持多种下游任务。基于Huggingface NLP框架，自实现trainer，支持单机单卡及多卡训练，并可断点续训。此项目优化了内存和显存的使用，为硬件资源不足的用户提供了一种高效的中文对话解决方案。

MNBVC - MNBVC大规模中文语料集：覆盖多样类型数据支持开源社区

GithubMNBVChuggingface中文语料集开源社区开源项目数据清洗

MNBVC中文语料集由MOP里屋社区发起，目标是创建最大的中文互联网语料集，涵盖新闻、小说、论文等多种类型数据。当前数据量为34582GB，最终目标为40TB。MNBVC提供多种文件格式的数据，包括txt、json、jsonl和parquet，并配备一系列优化工具及爬虫代码协助数据处理。项目欢迎有技术背景的志愿者参与，提升数据清洗效率。访问Wiki了解更多信息。

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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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