k2

面向地球科学的开源大型语言模型

K2 地球科学大语言模型 GeoSignal GeoBench Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

Qwen2-7B - 开源大语言模型在多项基准测试中展现优异性能

GithubHuggingfaceQwen2人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理

Qwen2-7B是新一代Qwen大语言模型系列的7B参数基础版本。该模型在语言理解、生成、多语言处理、编程、数学和推理等多个领域的基准测试中展现出优异表现，不仅超越了大多数开源模型，还与专有模型实力相当。Qwen2-7B基于改进的Transformer架构，引入了SwiGLU激活函数、注意力QKV偏置和组查询注意力等创新技术，并优化了分词器以更好地支持多种自然语言和编程语言。

kan-gpt - 语言建模的生成式预训练转换的 PyTorch 实现

GithubKAN-GPTKolmogorov-Arnold网络PyTorch开源项目生成预训练变换器语言模型

KAN-GPT在PyTorch平台上实现了结合Kolmogorov-Arnold网络的生成式预训练变换器，用于高效的语言模型建设。该项目支持灵活的训练选项和多种数据集，体现了其在自然语言处理领域的广泛应用和成熟技术。KAN-GPT帮助开发者在文本生成和语言建模方面取得突破，进一步提升AI语言技术。

opencompass - 开源大型语言模型评估平台

CompassHubCompassKitCompassRankGithubOpenCompass大模型评估开源项目

OpenCompass 2.0集成CompassKit、CompassHub和CompassRank三大关键组件，致力于实现大型语言模型评估的全面性、开放性和可复现性。平台特色包括全面的模型和数据集支持、高效的分布式评估系统、多样化的评估方法以及高度可扩展的模块化结构。

DeepSeek-V2 - 兼顾效率与经济性的大规模混合专家语言模型

DeepSeek-V2Github大语言模型开源项目混合专家模型自然语言处理预训练模型

DeepSeek-V2是一款基于专家混合(MoE)架构的大规模语言模型,总参数量达2360亿,每个token激活210亿参数。相较于DeepSeek 67B,该模型在提升性能的同时,显著降低了训练成本和推理资源消耗。DeepSeek-V2在多项标准基准测试和开放式生成任务中表现优异,展现了其在多领域的应用潜力。

internlm2_5-1_8b-chat - 开源18亿参数模型提升推理能力与工具调用效率

GithubHuggingfaceInternLM工具利用开源模型开源项目推理能力模型模型性能

InternLM2.5是一个开源的18亿参数基础模型，拥有卓越的数学推理和增强的工具调用能力，其能够从多个网页搜集信息并进行分析和指令理解。在OpenCompass的评测中，该模型在MATH、GPQA等基准测试中表现突出。尽管在推理和综合能力上具有优越性，仍需注意潜在的风险输出。通过Transformers和LMDeploy工具，用户可以轻松加载和部署此模型以适应多种应用场景。

gemma-2-9b - Google推出的轻量级开源大语言模型适用于资源有限环境

GemmaGithubHuggingface人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理

Gemma是Google开发的轻量级开源大语言模型系列,源自Gemini模型技术。这些英语文本生成模型开放预训练和指令微调权重,可用于问答、摘要和推理等任务。较小的规模使其适用于资源受限环境,如笔记本电脑或个人云设施,让更多人能使用先进AI模型。Gemma经过安全和伦理评估,并提供负责任AI开发工具包,确保安全可靠使用。

text2vec - 多模型文本向量化工具，支持多语言文本匹配分析

BERTGithubText2vec开源项目文本向量化文本相似度模型训练

text2vec工具实现了多种文本向量表示和相似度计算模型，如Word2Vec、BERT、Sentence-BERT和CoSENT。最新版本增加了多卡推理和命令行工具，方便用户批量处理文本向量化。它在中英文测试集上的表现优秀，尤其新版中文匹配模型在短文本区分上有显著提升。该工具为中文和多语言文本匹配提供了丰富的支持，能够满足各种文本语义分析任务的需求。

internlm2-1_8b - 18亿参数开源语言模型支持20万字超长上下文输入

GithubHuggingfaceInternLM大语言模型开源模型开源项目性能评测模型超长上下文

InternLM2-1.8B是一个18亿参数的开源语言模型，包含基础模型、对话模型和RLHF对齐版本。它支持20万字的上下文输入，在长文本理解、推理、数学和编程方面表现优异。该模型开放学术研究使用，并提供免费商业授权申请渠道。

model - 开源地球AI模型与接口构建数字地球的基石

AI模型Clay Foundation ModelGithubJupyterLab地球开源开源项目

Clay Foundation Model是专为地球科学研究设计的开源AI模型和接口。它可用于气候变化预测、地质分析等领域。项目支持JupyterLab环境，提供快速启动选项，适用于Binder和SageMaker Studio Lab。采用LightningCLI v2进行灵活的模型训练，文档基于Jupyter Book，便于研究人员和开发者共同参与和改进。

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。

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