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dolly-v2-7b

基于Pythia的开源指令微调语言模型

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。

Chinese-Llama-2-7b - 开源且可商用的中文Llama2模型,兼容中英文SFT数据集与llama-2-chat格式
Chinese Llama 2 7BGithubHuggingFaceLlama2开源项目模型开源量化模型
项目提供开源且商用的中文Llama2模型及中英文SFT数据集,兼容llama-2-chat格式并支持优化。项目包含在线演示、多模态模型、Docker部署和API接口,支持多种硬件配置,用户可快速下载与测试。
llm-toys - 微调小型语言模型实现多任务处理
Githubllm-toys任务微调低资源模型对话摘要开源项目语气变化
llm-toys 项目提供适用于释义、语气转换、对话总结和主题生成等任务的小型量化3B和7B语言模型。这些经过微调的模型能在普通消费级硬件上高效运行,并通过简单的安装步骤提升文本处理和生成能力。
BELLE - 推动中文大语言模型的开源发展与指令微调
BELLEGithub中文优化大语言模型开源社区开源项目指令微调
BELLE项目致力于推动中文对话大模型的开源发展,重点关注如何利用开源预训练大语言模型构建具有指令理解能力的个性化语言模型。该项目持续公开指令训练数据、模型、训练代码和应用场景,同时评估不同训练数据和算法对模型性能的影响。BELLE专门针对中文进行优化,仅采用ChatGPT生成的数据进行模型调优,不包含其他来源的数据。
OLMo-7B-0724-Instruct-hf - 改进自然语言处理任务的问答精度与模型性能
GithubHuggingfaceOLMo开源项目模型模型评估自然语言处理训练数据语言模型
OLMo 7B Instruct是由Allen Institute for AI与多家机构于2024年7月发布的更新版语言模型。此版本通过微调技术优化基础模型的问答能力,基于Dolma和Tulu 2 SFT混合数据集进行训练,提高了绩效和安全性。其自回归Transformer结构适用于精确的英文自然语言处理任务。
MAmmoTH2-8B-Plus - 基于网络数据的大规模指令微调方法
GithubHuggingfaceMAmmoTH2大语言模型开源项目推理能力模型算法评估语言模型训练
MAmmoTH2项目通过从网络预训练语料中高效收集1000万条指令-回答对来提升大语言模型的推理能力。该方法显著改善了模型在多个推理基准测试上的表现,如MAmmoTH2-7B (Mistral)在MATH和GSM8K测试中的得分大幅提升。这种方法不仅无需特定领域数据训练,还为获取大规模高质量指令数据提供了一种高效的途径,为增强大语言模型的推理能力提供了新的研究方向。
ELYZA-japanese-Llama-2-7b-instruct - Llama-2架构的日语大语言模型 支持双语对话和指令微调
ELYZAGithubHuggingfaceLlama2人工智能开源项目日本语模型模型自然语言处理
ELYZA-japanese-Llama-2-7b是基于Llama-2架构开发的日语大语言模型。通过额外预训练,该模型显著提升了日语处理能力。项目提供多个版本,包括基础模型和指令微调版本,参数规模在6.27B至6.37B之间。模型支持日英双语对话,适用于文本生成和对话等任务。项目还提供了基于Hugging Face Transformers框架的使用示例代码,方便开发者集成和部署。
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。
DeepSeek-Coder-V2-Instruct - 高性能开源MoE代码语言模型支持338种编程语言
AI编程DeepSeek-Coder-V2GithubHuggingface大型语言模型开源模型开源项目模型混合专家模型
DeepSeek-Coder-V2是一个开源的MoE代码语言模型,通过6万亿token的额外预训练,大幅提升了编码和数学推理能力。该模型支持338种编程语言,具有128K的上下文长度,在多项标准基准测试中表现优异。DeepSeek-Coder-V2不仅在代码相关任务中媲美GPT4-Turbo,还在某些方面超越了多个知名闭源模型。
Llama-2-7b-hf - Meta开发的开源语言模型 支持多种参数规模和商业应用
GithubHuggingfaceLlama 2人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理预训练模型
Llama-2-7b-hf是Meta推出的开源大型语言模型之一,采用优化的Transformer架构。该模型经过2万亿token预训练,拥有70亿参数,支持4k上下文长度。Llama 2系列提供预训练和微调版本,可用于多种自然语言生成任务。在多项基准测试中表现优异,并支持商业应用,是一个功能强大的开源AI工具。
vicuna-7b-v1.3 - 开源对话AI助手 基于LLaMA高性能微调
FastChatGithubHuggingfaceLLaMAVicuna大语言模型开源项目模型聊天助手
Vicuna-7b-v1.3是LMSYS开发的开源对话AI助手,基于LLaMA模型微调。该项目利用约125K条ShareGPT用户对话数据进行监督式指令微调训练,主要用于大型语言模型和聊天机器人研究。Vicuna提供命令行界面和API接口,便于研究人员和爱好者在自然语言处理、机器学习和人工智能领域进行实验。模型在标准基准测试、人类偏好和LLM评判方面表现优异,详细评估结果可在其论文和在线排行榜中查看,是AI对话研究的有力工具。
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