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Peagle-9b

模型合并技术探索,性能优化全新实现

Peagle-9b项目使用VortexMerge工具合并多个模型,如mlabonne/NeuralBeagle14-7B和eldogbbhed/NeuralPearlBeagle,整合不同层级的特性,提升了模型在多种技术应用中的表现。

glm-4v-9b - 开源多模态AI模型GLM-4V-9B展现卓越性能
GLM-4V-9BGithubHuggingface图像描述多模态模型开源项目模型自然语言处理视觉理解
GLM-4V-9B是一款由智谱AI开发的开源多模态人工智能模型,支持1120x1120高分辨率下的中英双语多轮对话。该模型在综合能力、感知推理、文字识别和图表理解等多个领域表现优异,与GPT-4-turbo、Gemini 1.0 Pro等主流模型相比具有竞争力。GLM-4V-9B支持8K上下文长度,为研究者和开发者提供了强大的视觉理解和语言处理能力。
ZephRP-m7b - 合并LimaRP和Zephyr模型优化文本生成
AI模型GithubHuggingfaceLimaRPMistralZephRP-m7b开源项目模型角色扮演
ZephRP-m7b模型集成了Zephyr模型的知识和LimaRP的风格,实现了文本生成的增强。模型采用Alpaca指令格式,支持响应长度调整,适用于角色扮演和故事模拟。注意模型可能在特定论坛中表现出偏见,不适合用于提供真实信息或建议。训练过程中使用了8-bit lora PEFT适配器,并以Mistral-7B-v0.1为基础严格优化,以确保生成质量。
EAGLE - 大型语言模型快速解码的新突破
EAGLEGithub大语言模型开源项目快速解码性能维持推理速度
EAGLE项目为大型语言模型提供了一种高效的快速解码方法。通过创新的特征外推技术,EAGLE显著提升了生成效率。其改进版EAGLE-2引入了动态草稿树结构,进一步优化了性能。与传统解码方法相比,EAGLE和EAGLE-2在13B模型上分别实现了3倍和4倍的速度提升。该开源项目不仅提供了多种预训练模型权重,还支持各类LLM架构,并配备了详尽的使用文档和评估工具。
mistral-ft-optimized-1227 - 多基础模型融合优化的Mistral模型用于下游任务微调
GithubHuggingfaceMistral-7B下游任务开源模型开源项目性能优化模型模型合并
该模型通过层级SLERP技术融合了OpenHermes、Neural Chat、MetaMath和OpenChat等基础模型,作为Mistral模型的优化版本,可用于多种下游任务的微调和开发
Big-Tiger-Gemma-27B-v1-GGUF - 优化27B参数的高效解码模型 拒绝率低
Big Tiger Gemma 27B v1GithubHugging FaceHuggingface开源项目机器学习模型神经网络
探索27B参数的无审查优化模型 大幅减少信息拒绝 提高复杂计算任务性能 支持多版本改进 包括GGUF和iMatrix 提供优质计算表现和精确度 提升模型应用体验
zephyr-7b-beta - 7B参数开源对话模型在多项基准测试中表现卓越
GithubHuggingfaceZephyr-7B-β人工智能开源项目机器学习模型模型性能语言模型
Zephyr-7B-β是基于Mistral-7B-v0.1微调的开源对话模型。在MT-Bench和AlpacaEval等基准测试中,其性能超越多个参数量更大的模型。采用DPO技术训练,能生成有帮助的回复,但缺乏安全性对齐。适用于多种对话任务,在编码和数学等复杂任务上仍需改进。该模型表现出色,但使用时需注意其局限性。
Platypus2-13B - LLaMA2架构下通过指令微调优化的模型及其表现
GithubHuggingfacePlatypus2-13B人工智能开源项目机器学习模型训练数据集语言模型
该模型基于LLaMA2-13B架构进行指令微调,具备自动回归功能。使用STEM和逻辑数据集进行训练,在ARC和HellaSwag等任务中表现优异。开发者应在应用前进行安全测试,以验证适用性并减轻可能的偏见。
Llama-3-8B-Ultra-Instruct-SaltSprinkle - 文本生成与多任务性能提升的融合模型
AI推理挑战DAREGithubHellaSwagHuggingfacemergekittext-generation开源项目模型
项目利用DARE TIES方法融合NousResearch与Dampfinchen模型,提升文本生成和推理性能。在AI2推理和HellaSwag测试中表现突出,准确率分别为61.35%和77.76%。项目增强了模型的推理能力及德语和故事生成的效果。需注意,该模型可能生成有害内容,用户使用时自行承担责任。详细结果可在Open LLM Leaderboard查看。
Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3-GGUF - 探讨Gemma-2-9B模型量化版本的性能与存储选择
Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3GithubHuggingface下载指南开源项目数据集模型量化高性能
该项目利用llama.cpp进行量化,推出多种Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3模型版本以适应不同的内存及性能需求。用户可按RAM和VRAM状况选择合适的量化格式,如高质量的Q6_K_L或经济型IQ2_M。量化文件大小介于4GB至37GB之间,且可通过Huggingface下载。根据VRAM选择合适模型尺寸,有助于优化运行速度,并提供多样化选项以满足不同性能与存储需求。
gazelle - 专注语音的语言模型的推断代码及社区合作
Apache 2.0GazelleGithubHuggingfaceLlama 2开源项目等待模型
本项目提供了用于Gazelle联合语音语言模型的代码,基于Huggingface的Llava实现。包括多个版本的检查点和模型更新,尽管优化有限,仍欢迎社区的贡献。使用者需遵循Apache 2.0和Llama 2许可证条款。本项目不建议在生产环境中使用,但能应对一些对抗性攻击。欢迎加入Discord获取更多信息和支持。
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