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k2

面向地球科学的开源大型语言模型

K2是一个针对地球科学领域开发的开源大型语言模型。该模型基于LLaMA进行了地球科学文献的预训练,并使用GeoSignal数据集进行了指令微调。K2在GeoBench基准测试中表现优异,超越了同等规模的基线模型。项目提供了模型权重、训练数据和评估基准,为地球科学领域的自然语言处理研究提供了宝贵资源。

Yi-6B-200K - 提供中英文双语支持的开源大语言模型
GithubHuggingfaceYi双语开源开源项目技术报告模型语言模型
致力于构建开源大语言模型,具备出色的语言理解、常识推理和阅读理解能力。Yi系列通过多语言语料库训练,在许多基准测试中表现优异。采用Llama架构,由Yi团队独立开发数据集与基础设施,适合个人、学术和商业使用。
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。
bigscience - 大规模语言模型研究与进展更新
GPT2GithubMegatron-DeepSpeedbigsciencelarge language models开源项目训练
BigScience项目专注于大规模语言模型的研究与训练,包含丰富的实验、数据集信息和训练进展。用户可以访问详细文档和实时日志,了解当前模型表现及关键发现。项目涵盖从基础GPT-2模型到不同规模与架构的大型模型,并提供详尽的操作流程及讨论记录。
internlm2-7b - 增强自然语言处理与长文本分析能力
GithubHuggingfaceInternLM开源开源项目性能评测模型长上下文
InternLM2-7B是一款开源自然语言处理模型,以其卓越的语言能力及对20万字符长文本的支持在评测中表现优异。适用于领域适配与复杂任务,提供代码开放与商用使用许可,便于研究与开发者的灵活使用与集成。
gpt2 - 预训练语言模型与自然语言生成技术
GPT-2GithubHuggingface开源项目文本生成机器学习模型自然语言处理预训练模型
这是一个由OpenAI开发的大规模预训练语言模型,基于Transformer架构,通过自监督学习方式在英文语料上训练。模型核心功能是预测文本序列中的下一个词,可用于文本生成及其他自然语言处理任务。支持ONNX部署,便于开发者进行实际应用开发和模型微调。
AutoKG - 大型语言模型在知识图谱构建与推理中的应用研究
AutoKGGithub人工智能大语言模型开源项目知识图谱评估
AutoKG项目研究了大型语言模型在知识图谱构建和推理中的应用。该项目评估了多个主流语言模型在零样本和单样本设置下的性能,提出了基于多智能体的知识图谱构建和推理方法,并探索了语言模型的虚拟知识能力。这些研究为知识图谱技术的发展提供了新的视角和可能性。
optimized-gpt2-1b - GPT-2架构优化模型 提供高效可扩展的自然语言处理功能
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型模型卡自然语言处理
optimized-gpt2-1b是一个基于GPT-2架构优化的大规模语言模型。该模型在保持GPT-2性能的基础上,通过架构和训练方法的优化提高了效率和可扩展性。它可应用于文本生成、摘要和问答等多种自然语言处理任务。模型支持直接使用或针对特定需求进行微调。项目提供了使用说明和评估结果,有助于研究人员和开发者更好地理解和应用这一语言模型。
ktransformers - 体验前沿LLM推理优化的灵活框架
GPU加速GithubKTransformersLLM推理优化大型语言模型开源项目深度学习框架
KTransformers是一个灵活的Python框架,通过高级内核优化和并行策略增强Transformers性能。框架支持单行代码注入优化模块,提供Transformers兼容接口、OpenAI和Ollama标准RESTful API及简化的ChatGPT风格Web UI。专注本地部署和异构计算优化,KTransformers集成Llamafile和Marlin内核,为LLM推理优化实验提供灵活平台。
m2 - 子二次GEMM架构Monarch Mixer实现高效语言模型
GithubM2-BERTMonarch Mixer人工智能开源项目机器学习自然语言处理
Monarch Mixer是一种创新的子二次GEMM架构,用于训练序列长度和模型维度均为子二次的语言模型。该架构使用Monarch矩阵层替代Transformer中的注意力和MLP操作,提高了计算效率。基于此架构的M2-BERT模型在减少25%参数和计算量的同时,在GLUE基准测试中达到了与BERT相当的性能。项目开源了预训练模型权重以及预训练和微调代码,方便研究者进行further研究。
gpt2 - 大规模文本生成模型的创新特性
GPT-2GithubHuggingface偏见开源项目文本生成机器学习模型语言模型
这是一款基于Transformer架构的预训练模型,以因果语言建模为目标在大量英文数据上进行自监督学习。它专注于从给定提示生成文本,可用于直接文本生成或针对特定任务的微调。尽管展示了高质量文本生成的能力,该模型可能反映其训练数据中的偏见,使用时需谨慎。这一模型应用广泛,包括文本生成和特征提取等领域。
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