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dolly-v2-3b

Databricks发布开源指令微调语言模型支持商业使用

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Dolly-v2-3b是Databricks开发的开源指令微调语言模型,基于Pythia-2.8b构建,拥有28亿参数。该模型使用约15,000条指令/回复数据进行训练,涵盖头脑风暴、分类、问答等多个领域。尽管不是最先进模型,但在指令遵循方面表现优异。Dolly-v2-3b采用MIT许可证,支持商业使用,可通过Transformers库轻松部署。

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介绍相关项目
dolly-v2-12b - Databricks开源商用语言模型
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dolly-v2-12b由Databricks开发，基于Pythia-12b构建，是一款为商业用途优化的大规模指令遵循语言模型。通过15000条指令/响应数据库微调，展示其在多领域应用中的潜力，如信息提取和问答系统。同时，提供更小的dolly-v2-7b和dolly-v2-3b版本以适应不同需求。
dolly-v2-7b - 基于Pythia的开源指令微调语言模型
GithubHuggingfacedolly-v2-7btransformer开源项目指令微调机器学习模型语言模型
dolly-v2-7b是基于Pythia-6.9b架构的指令微调语言模型，通过15000条高质量指令数据训练而成。模型支持问答、分类、生成等核心功能，并采用MIT许可证开放商用。作为开源项目，其突出特点是具备可靠的指令理解能力，为AI应用开发提供了实用的基础模型选择。
dolly - 基于Pythia-12b开发的指令遵循大型语言模型
Dolly是由Databricks基于Pythia-12b开发的指令遵循大型语言模型，通过约1.5万条指令/响应微调数据集训练。尽管不是最先进的生成模型，但具备高质量的指令遵循能力。Dolly旨在让各类组织和个人都能利用人工智能的变革力量，并提供详细的使用和训练指南，适用于多种GPU配置。
OLMo-1B-0724-hf - Dolma数据集驱动的英语语言模型在性能上的进步
DolmaGithubHuggingfaceOLMo开源项目机器学习模型训练数据语言模型
OLMo 1B July 2024版本采用Dolma数据集，显著提高了HellaSwag等任务的评估表现。兼容HuggingFace Transformers v4.40及以上版本，由Allen Institute for AI开发，提供完整的代码、检查点及训练日志，支持实现文本生成与模型微调。在ARC挑战、BoolQ和HellaSwag等自然语言处理任务中表现出色，适用于研究人员和开发者在语言模型科学领域的进一步探索。
OLMo-7B-0724-hf - OLMo开放式语言模型促进语言处理技术进步
AI2GithubHuggingfaceOLMo变形金刚开源语言模型开源项目模型自然语言处理
OLMo是由AI2开发的开源语言模型系列，旨在推动语言模型科学研究。该模型基于Dolma数据集训练，采用先进的Transformer结构，实现性能提升和多阶段优化。OLMo-7B-0724-hf具备强大的文本生成能力，适用于文本推理和生成任务。支持在HuggingFace平台上进行加载、微调和评估，且提供多种数据检查点，方便研究与开发。该项目得到多家机构支持，并在多个主要AI任务中表现优异。
InternVL2-2B - 多模态大语言模型支持多语言及多媒体理解
GithubHuggingfaceInternVL2人工智能多模态大语言模型开源项目模型自然语言处理计算机视觉
InternVL2-2B是一个开源的多模态大语言模型,参数量为2.2B。该模型在文档理解、图表分析和场景文本识别等任务中表现优异,性能接近商业闭源模型。InternVL2-2B支持8K上下文窗口,可处理长文本、多图像和视频输入,大幅提升了多模态理解能力。作为一款出色的开源模型,InternVL2-2B为多模态人工智能研究和应用提供了新的可能性。
h2o-danube3-4b-base - 高效大语言模型支持离线运行
GithubH2O.aiHuggingfaceh2o-danube3-4b参数大语言模型开源项目模型模型架构
h2o-danube3是H2O.ai构建的基础大语言模型，具有40亿参数，支持在手机上本地和离线运行。该模型采用Llama 2架构调整，集成Mistral tokenizer，拥有32,000词汇和8,192上下文长度。模型兼容transformers库，提供量化和分片方案，适用于多GPU设备。其在Open LLM Leaderboard的Hellaswag测试中获得79.84高分。建议用户负责地使用该模型，审慎评估生成内容。
Llama-3.1-Storm-8B - 多任务智能的高性能开源语言模型
GithubHuggingfaceLlama-3.1-Storm-8B人工智能大语言模型开源项目机器学习模型模型微调
Llama-3.1-Storm-8B是基于Llama-3.1-8B-Instruct改进的开源语言模型。通过自主数据筛选、定向微调和模型合并，它在10个基准测试中显著超越原始模型，包括指令遵循、知识问答、推理能力、真实性和函数调用。GPQA提升7.21%，TruthfulQA提升9%，函数调用准确率提升7.92%。支持Transformers、vLLM和Ollama等多种部署方式，为AI开发者提供高性能的通用型语言模型选择。
OLMo-7B - 专注于语言模型科学的开放模型
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OLMo系列模型由Allen Institute for AI开发，旨在推进语言模型科学。该系列模型使用Dolma数据集进行训练，提供诸如OLMo 7B等多种版本及详细的训练检查点和代码支持。这些模型可用于英文学术研究，并可在Hugging Face平台上获取。项目获得哈佛大学、Databricks、AMD等机构支持，并在MMLU测试中显示出明显的性能提升。
OLMo-1B-hf - 结合开放性与多功能性提升语言模型科学
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OLMo是一个由Allen Institute for AI开发的开源语言模型，支持Hugging Face Transformers格式和Dolma数据集，具有自回归Transformer架构，适合多种语言处理任务，涵盖完整训练代码和检查点。
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