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Phi-3-medium-128k-instruct-c4-32

创新型中等规模语言模型探索

Phi-3-medium-128k-instruct-c4-32是一个中等规模语言模型项目,致力于在控制模型大小的同时提高性能。通过创新的训练方法,该模型在上下文理解和指令遵循方面取得了进展。这为自然语言处理研究提供了新视角,也为AI领域的探索提供了实用工具。

SciPhi-Mistral-7B-32k - 基于Mistral-7B-v0.1增强科学推理与教育能力的AI模型
GithubHuggingfaceSciPhi-Mistral-7B-32kTransformer大语言模型开源项目教育能力模型科学推理
SciPhi-Mistral-7B-32k是从Mistral-7B-v0.1微调而来的大型语言模型,通过四轮微调和超过十亿个token的数据集,实现了卓越的科学推理及教育能力。其特点包括采用变压器架构、组内查询注意力、滑窗注意力,并支持字节回退BPE分词器。SciPhi-Self-RAG-Mistral-7B-32k当前可用,具体细节可查看相关文档。
SmolLM-360M - 3.6亿参数的高效语言模型 专注常识推理和知识理解
GithubHuggingfaceSmolLM人工智能开源项目模型模型训练神经网络语言模型
SmolLM-360M是一款拥有3.6亿参数的高效语言模型,基于Cosmo-Corpus数据集训练而成。该模型利用Cosmopedia v2合成教材、Python-Edu教育样本和FineWeb-Edu网络教育资源等高质量数据,在常识推理和世界知识等多项基准测试中表现出色。SmolLM-360M支持CPU/GPU部署,并提供8位和4位量化版本以优化内存使用。这款模型主要面向英语内容生成和理解,可作为AI辅助工具在多种场景中应用。
stable-code-3b - 支持多编程语言的FIM功能语言模型
GithubHuggingfacestabilityai/stable-code-3btransformer开源项目文本生成模型模型训练编程语言
这款2.7B参数的语言模型具备Fill in Middle功能,可支持18种编程语言及长上下文处理,适合广泛的应用场景。
OpenELM-3B-Instruct - 高效语言模型OpenELM助力开放研究
CoreNetGithubHuggingFaceHuggingfaceOpenELM开源项目模型训练框架语言模型
OpenELM项目推出了一系列高效的语言模型,通过层级缩放策略提升了准确性。项目提供完整架构,从数据准备到模型评估,并提供270M到3B参数的多个模型版本。预训练数据集涵盖RefinedWeb等,约1.8万亿词块,支持在HuggingFace Hub使用。OpenELM通过创新的参数分配和多样数据集,助力研究人员在自然语言处理领域取得进展。
pythia-70m - 促进语言模型可解释性研究的小型模型
EleutherAIGithubHuggingfacePythia开源项目机器学习模型自然语言处理语言模型
Pythia-70m是一个由EleutherAI开发的70M参数小型开源语言模型,旨在促进语言模型可解释性研究。作为Pythia Scaling Suite系列中最小的模型,它使用The Pile数据集训练,提供了大量训练中间检查点。这些检查点有助于研究模型在训练过程中的行为变化。尽管规模较小,Pythia-70m的性能仍可与同等规模的模型相媲美。研究人员可利用该模型探索大型语言模型的内部机制,深化对其工作原理的理解。
Phi-3.5-mini-instruct-GGUF - Microsoft Phi-3.5-mini模型的GGUF格式多位宽量化版本
GGUFGithubHuggingfacePhi-3.5开源项目文本生成本地部署模型量化模型
此项目提供Microsoft Phi-3.5-mini-instruct模型的GGUF格式量化版本。GGUF是llama.cpp团队推出的新格式,取代了GGML。支持2-bit至8-bit多种量化位宽,兼容多个GGUF支持工具,如llama.cpp和LM Studio。这些工具具备GPU加速和Web界面,便于本地部署和使用大型语言模型。
Meta-Llama-3-8B-Instruct-GPTQ-4bit - 4位量化Llama 3指令模型实现轻量级高性能自然语言处理
GithubHuggingfacetransformers开源项目机器学习模型模型卡片模型评估自然语言处理
Meta-Llama-3-8B-Instruct-GPTQ-4bit是基于Llama 3架构的4位量化大型语言模型。通过GPTQ量化技术,该模型显著减小了体积和内存占用,同时维持了良好性能。它特别适合在资源受限环境下运行,如移动设备和边缘计算设备。该模型可用于文本生成、问答和对话等多种自然语言处理任务。研究者和开发者可以利用Hugging Face Transformers库轻松部署该模型进行推理或进一步微调。
LLaVA-pp - 结合先进模型的视觉能力扩展与演示
GithubHugging FaceLLaMA-3LLaVA++MBZUAIPhi-3开源项目
LLaVA-pp项目整合了Phi-3 Mini Instruct和LLaMA-3 Instruct模型,提升了视觉模型的能力。用户可通过Hugging Face Spaces和在线演示了解LLaMA-3-V和Phi-3-V的更新和结果。项目包含多种预训练及微调模型,支持学术任务和指令跟随应用。
Llama-3.2-3B-Instruct - Meta开发的多语言大型语言模型 支持对话和代理任务
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-Instruct是Meta开发的多语言大型语言模型,采用优化的Transformer架构,支持1B和3B参数规模。模型通过微调和强化学习优化对话、检索和摘要能力,支持8种官方语言。具有128k上下文长度,使用分组查询注意力提高推理效率。适用于构建AI助手、知识检索等商业和研究应用。模型支持多语言扩展,可应用于更广泛的自然语言处理任务。
llama3 - Llama 3开源大语言模型 推动AI创新与责任发展
GithubLlama 3Meta人工智能大语言模型开源开源项目
Meta推出Llama 3系列大语言模型,参数规模从8B到70B不等,包含预训练和指令微调版本。该系列面向广泛用户群体开放,旨在推动负责任的AI创新。Llama 3具备8192个token的序列处理能力,并提供便捷的加载和推理代码。模型权重和分词器可通过官方网站或Hugging Face平台获取。
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