dolly-v2-3b

Databricks发布开源指令微调语言模型支持商业使用

语言模型 Huggingface 模型指令微调开源 Dolly Databricks Github 开源项目

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。

Github

Huggingface

介绍相关项目

pythia-2.8b - 大规模语言模型研究工具包,提供多尺度模型和训练检查点

GithubHuggingfacePyTorchPythia人工智能开源项目机器学习模型语言模型

Pythia-2.8B是EleutherAI开发的大规模语言模型研究套件中的一员，专注于促进模型可解释性研究。该模型包含25亿参数，基于Transformer架构，使用Pile数据集训练。提供154个训练检查点，便于深入分析模型演化过程。尽管主要用于研究，其性能与同等规模的OPT和GPT-Neo模型相当。Pythia-2.8B采用Apache 2.0许可证，可通过Hugging Face Transformers库轻松部署。

OLMo-Bitnet-1B - 利用1B参数模型验证1位LLM训练新方法

DolmaGithubHuggingfaceOLMo-Bitnet-1B参数模型大模型开源项目模型自然语言处理

OLMo-Bitnet-1B项目验证了1位大型语言模型训练方法的潜力。通过Dolma数据集的60亿标记构建了拥有10亿参数的模型，旨在探索新方法的可行性。项目还进行了fp16权重的对比实验，详情见相关报告。模型支持文本生成，包括示例代码方便研究和应用者评估该技术。

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。

internlm2-chat-20b - 高效支持长文本的20B参数对话模型，具备卓越推理和数据分析能力

GithubHuggingfaceInternLM2-Chat-20B人工智能助手工具调用开源模型开源项目模型长上下文推理

InternLM2-Chat-20B是具备20B参数的先进对话模型，支持长达20万字长上下文，表现出优秀的推理与数据分析能力。模型在多个领域，如数学、代码、创作上显示出色，部分指标超越GPT-3.5，并在GSM8K和MATH测试中接近GPT-4的表现。它的工具调用能力增强，适应复杂任务，同时强调生成符合伦理的文本。

dolphin-2.2.1-mistral-7B-GGUF - 支持多平台GPU加速的量化格式，用于大语言模型的创新解决方案

Dolphin 2.2.1 Mistral 7BGithubHuggingfacePython库开源项目模型模型文件硬件加速量化

Dolphin 2.2.1 Mistral 7B采用GGUF量化格式，这一创新方案取代了已弃用的GGML。借助Massed Compute的硬件，该模型可实现高效的GPU加速和优质存储，并兼容多个web UI和专业工具，如llama.cpp和LM Studio，以满足多平台的深度学习需求。

Baichuan2 - 开源大语言模型

Baichuan 2Github大语言模型开源开源项目推理和部署模型微调

Baichuan 2，新一代开源大语言模型，拥有基于2.6万亿Tokens训练的7B与13B版本，展现卓越性能于多语言、法律及医疗领域。开发者经官方审核后，可免费商用。详情见技术报告《Baichuan 2: Open Large-scale Language Models》。

Llama-2-13b-chat-hf - Meta开发的130亿参数大语言模型支持多种自然语言处理任务

GithubHuggingfaceLlama 2人工智能大语言模型对话系统开源项目模型模型训练

Llama-2-13b-chat-hf是Meta开发的大规模语言模型,拥有130亿参数。该模型经过对话任务微调,在多项基准测试中表现优异,支持文本生成、问答等自然语言处理任务。Llama-2采用公开数据集训练,不含Meta用户数据,提供商业许可。此Hugging Face版本便于研究和开发使用。

phi-2 - 27亿参数小型语言模型展现卓越性能

GithubHuggingfacePhi-2人工智能开源项目微软机器学习模型自然语言处理

Phi-2是一个拥有27亿参数的Transformer模型，在常识、语言理解和逻辑推理等基准测试中表现出色。这个开源小型模型主要面向研究社区，用于探索降低毒性、理解社会偏见和增强可控性等安全挑战。Phi-2适用于问答、聊天和代码生成，但存在生成不准确内容和对复杂指令响应不可靠等局限性。使用时需谨慎评估其输出结果。

Llama-2-7b-chat-hf - 开源对话模型强大性能与安全性兼备

GithubHuggingfaceLlama 2Meta人工智能大型语言模型开源项目模型自然语言处理

Llama-2-7b-chat-hf是Meta开发的大型语言模型,针对对话场景进行了优化。该模型在多数基准测试中超越了其他开源聊天模型,其有用性和安全性与部分知名封闭源模型相当。模型基于transformer架构,通过监督微调和人类反馈强化学习提升了帮助性和安全性。Llama-2-7b-chat-hf支持多种商业和研究应用,适用于助手式聊天等任务。使用时需按特定格式输入以获得最佳性能。

Llama-3.2-3B-GGUF - 高性能多语言型大语言模型支持8种语言

GithubHuggingfaceLlama 3.2人工智能多语言开源项目机器学习模型语言模型

Llama-3.2-3B是Meta开发的多语言大型语言模型,支持8种语言,适用于对话和代理任务。本项目使用llama.cpp对原模型进行量化,保留了128k上下文长度和分组查询注意力等特性。该模型在行业基准测试中表现优异,可用于聊天、知识检索、摘要等自然语言生成任务,适合商业和研究使用。

项目侧边栏1

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