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deepseek-llm-7b-chat

7B参数中英双语模型,开放源代码以支持研究

DeepSeek LLM 是一种含有7B参数的语言模型,在中英文数据上进行广泛训练,并开源以支持研究。模型经过指令优化,适用于自然语言处理任务,并通过示例展示了互动方式,如聊天功能。该模型支持商业用途,其使用需符合许可协议。

DeepSeek-LLM - 多语言大模型展现卓越编码与数学能力
DeepSeek LLMGithub人工智能开源开源项目自然语言处理语言模型
DeepSeek LLM是一个包含67亿参数的先进语言模型,经过2万亿英文和中文token的训练。该模型在推理、编码、数学和中文理解等方面表现优异,超越多个同类模型。其67B Chat版本在编码和数学方面尤为出色,在HumanEval和GSM8K等基准测试中名列前茅。项目开源了7B和67B的base与chat版本,可用于学术和商业研究。
internlm-chat-7b - 中文对话模型,实现增强推理能力与长文本处理
GithubHuggingfaceInternLM开源模型开源项目模型模型评测深度学习自然语言处理
InternLM-Chat-7B是一款开源的AI模型,具备70亿参数,专为实际应用场景优化。模型通过高质量数据训练,以支持8k字符的长上下文和增强推理能力。用户可以利用灵活的工具集自定义其应用流程。使用OpenCompass评估显示出其在多项能力上的优势。需注意的是,生成文本时可能存在偏见和不当内容,需要谨慎使用。
ChatGLM-6B - 高效灵活的开源双语对话模型的本地部署与定制
AI对话ChatGLM-6BGithub中英双语大语言模型开源开源项目
ChatGLM-6B是一款开源的中英双语对话语言模型,采用GLM架构,拥有62亿参数。该模型支持低资源设备部署,6GB显存即可运行。经过约1T标识符训练和多种技术优化,ChatGLM-6B能生成贴近人类偏好的回答。模型提供高效参数微调方法,便于开发者进行应用定制。该项目完全开放学术研究,同时允许免费商业使用,致力于推动大模型技术进步。
DeepSeek-V2-Lite-Chat - 单卡40G部署的轻量级混合专家语言模型
DeepSeek-V2GithubHuggingface人工智能大规模语言模型开源项目机器学习模型深度学习
DeepSeek-V2-Lite采用MLA注意力机制和DeepSeekMoE架构,是一款轻量级混合专家模型。模型总参数量16B,激活参数2.4B,仅需单张40G显卡即可部署。模型支持32k上下文长度,在MMLU、C-Eval等英中文基准测试中表现优异,提供基础和对话两个版本。
internlm2_5-7b-chat - 卓越推理能力与百万字超长上下文的开源大模型
GithubHuggingfaceInternLM上下文窗口大语言模型工具使用开源项目推理能力模型
InternLM2.5-7B-Chat是一个开源的70亿参数大语言模型,在数学推理、百万字长文理解和工具调用等方面表现卓越。该模型在多项基准测试中超越同等规模模型,展现强大的综合能力。InternLM2.5-7B-Chat提供基础模型和对话模型,支持通过Transformers加载,并可使用LMDeploy、vLLM等方案部署,为开发者提供灵活的应用选择。
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。
internlm2-chat-7b - 70亿参数大模型实现20万字超长文本理解及多场景智能对话
GithubHuggingfaceInternLM2人工智能代码解释器大语言模型开源项目模型超长上下文
InternLM2-chat-7b作为书生·浦语第二代大模型的70亿参数版本,搭载20万字超长上下文理解技术,在复杂推理、数学运算、代码编程等核心任务上性能卓越。模型集成代码解释器和数据分析工具,通过增强型工具调用机制高效完成多步骤任务。在MMLU、AGIEval等主流评测基准上展现出同级别最优性能。该开源项目面向学术研究完全开放,同时提供免费商业授权渠道。
chatglm2-6b - 性能升级的开源中英双语对话模型
ChatGLM2-6BGithubHuggingface人工智能对话模型开源开源项目模型自然语言处理
ChatGLM2-6B是ChatGLM-6B的升级版本,作为开源中英双语对话模型,它在性能、上下文长度和推理效率方面都有显著提升。经过1.4T标识符预训练,ChatGLM2-6B在多个数据集上表现优异,支持32K上下文长度,推理速度提高42%。此外,该模型采用更开放的协议,允许免费商业使用,为自然语言处理领域提供了强大的开源工具。
ChatGLM2-6B - 基于GLM技术开发的中英双语对话模型
ChatGLM2-6BGithub开源项目性能提升推理速度显存占用模型开源
ChatGLM2-6B,基于GLM技术开发的中英双语对话模型,1.4T中英数据预训练后展现出改善的多语言处理效果,支持长达32K的上下文长度,新技术支持更快的推理速度和更好的对话体验。适用于学术研究和商业应用,如聊天机器人和客服AI,提供技术支持与灵活部署方案。
chatglm-6b - 中英双语开源对话模型实现低显存本地部署
AI技术ChatGLM-6BGithubHuggingface中英双语开源开源项目模型语言模型
该模型是一个基于 GLM 的中英双语开源对话工具,拥有 62 亿参数,通过量化技术实现低显存要求,适合消费级显卡本地部署。专注于中文问答及对话功能,具有监督微调和人类反馈强化学习功能。升级版提供更高性能和效率,研究者可完全开放使用,而商用需要填问卷。
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