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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-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。

Gemma-2-9B-Chinese-Chat - 首个专为中英文用户优化的指令调优模型
Gemma-2-9B-Chinese-ChatGithubHuggingfaceroleplaying中文学习工具使用开源项目模型语言模型
Gemma-2-9B-Chinese-Chat是基于Google Gemma-2-9b-it的指令调优语言模型,适用于中文和英文用户。通过ORPO优化算法和10万对偏好数据进行微调,提升了角色扮演、工具使用等能力,减少中文提问英文回答的问题,改善中英文混杂现象。该模型支持多种场景应用,如模拟对话、数学运算、文字创作等,并提供GGUF文件和ollama模型的下载与使用,以及于Hugging Face存储库的下载和在线演示。
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-GPTQ-4bit - 基于GPTQ量化技术的轻量级4位对话AI模型
GPTQGithubHuggingfaceTinyLlama开源项目机器学习模型模型压缩量化模型
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0的4位量化版本,是一个轻量级对话AI模型。该项目采用AutoGPTQ技术进行量化,使用GPTQ方法将模型压缩至4位精度。量化配置包括128的组大小、0.01%的阻尼比例和对称量化等特性。这种优化显著降低了模型大小和内存占用,同时保持了模型性能,为资源受限的AI应用提供了高效解决方案。
Llama3-8B-Chinese-Chat-GGUF-4bit - 支持中英文交流的跨语言模型功能
GithubHuggingfaceLlama3-8B-Chinese-Chat功能升级开源项目模型语言模型
Llama3-8B-Chinese-Chat提供了优化的语言模型,以支持中英文用户的交互。最新的v2.1版本的模型提升了角色扮演、函数调用和数学计算功能,并减少了中文回答中夹杂英文的现象。用户可以通过GitHub和HuggingFace平台获取使用指南,提供在线演示和多种模型版本以满足不同用户的需求。
chatglm3-6b-base - 多语言支持的高性能开源基础语言模型
ChatGLM3-6BGithubHuggingfaceTHUDM大语言模型开源模型开源项目模型自然语言处理
ChatGLM3-6B-Base是ChatGLM系列的最新开源基础语言模型,采用多样化训练数据和优化策略,在10B以下模型中性能卓越。它支持工具调用、代码执行和Agent任务等复杂场景,适用于学术研究和商业应用。该模型为开发者和研究者提供了强大的语言处理基础,推动了自然语言处理技术的发展。
h2o-danube2-1.8b-chat - 1.8B参数的聊天模型,提升自然语言生成效果
GithubH2O.aiHuggingfaceh2o-danube2-1.8b-chat变压器大语言模型开源项目文本生成模型
H2O.ai推出1.8B参数的h2o-danube2-1.8b-chat模型,基于Llama 2架构,并经过H2O LLM Studio和Mistral分词器微调。该模型适用于多种文本生成应用,支持transformers库中的集成和量化、分片设置,提升计算效率。在基准测试中表现优异,并重视负责与道德使用,欢迎用户反馈以优化性能。
internlm2-chat-7b - 70亿参数大模型实现20万字超长文本理解及多场景智能对话
GithubHuggingfaceInternLM2人工智能代码解释器大语言模型开源项目模型超长上下文
InternLM2-chat-7b作为书生·浦语第二代大模型的70亿参数版本,搭载20万字超长上下文理解技术,在复杂推理、数学运算、代码编程等核心任务上性能卓越。模型集成代码解释器和数据分析工具,通过增强型工具调用机制高效完成多步骤任务。在MMLU、AGIEval等主流评测基准上展现出同级别最优性能。该开源项目面向学术研究完全开放,同时提供免费商业授权渠道。
mpt-7b-chat - 对MPT-7B-Chat模型的优化及其在开源LLaMA对话生成中的进展
GithubHuggingfaceMPT-7B-ChatMosaicMLTransformer对话生成开源开源项目模型
MPT-7B-Chat是MosaicML开发的对话生成模型,通过微调著名数据集提高生成效果,采用去掉位置嵌入的改进型解码器架构及FlashAttention、ALiBi等创新技术,支持较长序列训练与微调。此模型在MosaicML平台研发,可通过MosaicML与Hugging Face加载,尽管输出可能包含错误或偏见,仍为开发者提供了一个开源的对话生成提升工具。
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。
tiny-random-chatglm2 - 基于tiny-random-chatglm2的微型语言模型调优实现
Adam优化器ChatGLMGithubHuggingface余弦学习率调度开源项目模型模型微调超参数
该项目是对katuni4ka/tiny-random-chatglm2模型的微调实现。采用Adam优化器和余弦学习率调度器,以256的总批量大小进行训练。模型使用0.0005的学习率,经过1轮训练。虽然具体应用场景和局限性有待进一步探索,但此项目展示了ChatGLM2微型随机模型的可调优潜力。
llama3-Chinese-chat - llama3中文版上线,提供多样化微调和部署选项
API部署Githubllama3中文化开源项目微调模型训练
llama3中文版本发布,提供丰富中文对话数据集和多种微调选项(如DPO、SFT、RLHF)。项目包含详细的API部署教程、本地LMStudio教程和vLLM云端部署方式,适用于不同用户需求。欢迎加入,完善中文AI模型。
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