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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GeoSignalGeoBenchGithub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
MAP-NEO - 开源大语言模型 性能卓越且训练过程透明
GithubMAP-NEO大型语言模型开源开源项目性能评估训练数据
MAP-NEO是一个完全开源的大语言模型，其预训练数据、处理流程、脚本和代码均可获取。该模型在4.5T英中文数据上训练，性能与LLaMA2 7B相当。在推理、数学和编码等任务中，MAP-NEO表现优异。项目公开了训练全过程，包括检查点、分词器、语料库和优化代码，为大语言模型研究提供了宝贵资源。
specter2_aug2023refresh_base - 基于引用关系的科学文献嵌入模型
GithubHuggingfaceSPECTER2开源项目文本分类机器学习模型科学文献嵌入自然语言处理
SPECTER2是一种先进的科学文献嵌入模型系列，专门用于生成特定任务的嵌入表示。该模型利用超过600万对科学论文引用关系进行训练，能够处理论文标题、摘要以及短文本查询，为下游应用生成高效的嵌入。在SciRepEval和MDCR等权威基准测试中，SPECTER2展现出卓越性能，成为科学文献表示学习领域的重要工具。
gemma-2B-10M - Gemma 2B模型实现1000万token上下文处理 仅需32GB内存
Gemma 2BGithub内存优化局部注意力开源项目推理优化长上下文
gemma-2B-10M项目采用递归局部注意力机制，在32GB内存限制下实现了处理1000万token上下文的能力。该项目为Gemma 2B模型提供CUDA优化的推理功能，显著提升了处理效率。项目设计简洁易用，便于开发者快速应用。虽然目前处于早期阶段，但在长文本处理领域展现出巨大潜力，有望推动相关技术的进步。
kaito - Kubernetes集群AI/ML模型自动化部署与管理工具
AIGPUGithubKubernetes大型模型开源项目自动化
Kaito是一款专为Kubernetes集群设计的AI/ML模型自动化管理工具。它支持falcon和phi-3等开源大模型，通过容器镜像管理模型文件，提供预设配置，自动配置GPU节点，并利用Microsoft Container Registry托管模型镜像。Kaito显著简化了在Kubernetes环境中部署和管理大型AI推理模型的过程，为开发者和运维人员提供了高效、便捷的解决方案。
granite-3b-code-base-2k - IBM开发的多语言代码生成AI模型
GithubGranite-3B-Code-Base-2KHuggingface人工智能代码生成开源项目机器学习模型模型自然语言处理
Granite-3B-Code-Base-2K是一款开源的代码生成AI模型，由IBM Research开发。该模型经过116种编程语言的大规模训练和高质量数据微调，可用于代码生成、解释和修复等多种软件工程任务。它采用Apache 2.0许可证，适合企业级应用。虽然功能强大，但使用时需考虑其局限性。
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。
kcbert-base - 基于韩语评论数据构建的KcBERT模型实现性能优化
GithubHuggingfaceKcBERT开源项目数据清洗机器学习模型한국语情绪分析
KcBERT项目通过解析与处理韩语口语化评论数据，构建了专注于口语文本的预训练BERT模型。该模型在情感分析与实体识别等多项任务中表现优异，具备良好的适应性。通过Huggingface Transformers，用户无需额外下载文档即可使用并微调模型，同时KcBERT提供多种优化策略和数据集下载方式，以适应不同需求。
llm-engine - 自定义和部署大语言模型的开源解决方案
GithubLLM EngineScale大语言模型开源项目推理API模型微调
LLM Engine是一款Python库、CLI和Helm图表，能够在Scale托管基础设施或自有Kubernetes云中自定义和部署基础模型。支持LLaMA、MPT和Falcon等开源基础模型的API部署和服务，并允许在自有数据上微调以优化性能。该引擎优化推理功能和开源集成，提高部署和微调效率，未来还将提供K8s安装文档和快速冷启动时间。
Qwen2 - 阿里巴巴推出多语言大规模语言模型 支持128K上下文
GithubQwen2人工智能大语言模型开源项目模型训练自然语言处理
Qwen2是阿里巴巴发布的大规模语言模型系列，规模从0.5B到72B不等。支持27种语言，在编码和数学等领域表现优异。Qwen2-7B-Instruct和Qwen2-72B-Instruct模型的上下文长度达128K，显著增强长文本处理能力。项目提供多种部署选项，包括本地运行和规模化推理，并支持模型量化和微调。
bge-micro-v2 - 轻量高效的语义相似度神经网络
GithubHuggingfacesentence-transformers开源项目数据集机器学习模型模型评估自然语言处理
作为一个轻量级语义相似度模型，bge-micro-v2在保持小型化的同时，展现出卓越的文本表示能力。该模型在MTEB多项基准测试中表现出色，包括文本分类、信息检索、文档聚类和语义相似度评估等任务。bge-micro-v2的设计特别适合在计算资源受限的场景下进行高效的语义分析工作。
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