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opt-2.7b

Meta AI开发的开放预训练Transformer语言模型

OPT是Meta AI开发的开放预训练Transformer语言模型系列,参数规模125M至175B。采用先进数据收集和训练方法,性能与GPT-3相当。旨在促进大规模语言模型的可重复研究,扩大研究群体。主要基于英语语料预训练,使用因果语言建模,适用于文本生成和下游任务微调。OPT开放了完整模型访问权限,有助于研究大语言模型的工作原理、影响及相关挑战。

OPUS-MT-train - 用于训练多语言神经机器翻译模型的开源工具集
GithubOpus-MT多语言翻译开源软件开源项目机器翻译模型训练
OPUS-MT-train是一个开源的神经机器翻译模型训练工具集。它基于MarianNMT和OPUS数据集,提供了模型训练、评估和发布的完整脚本。该项目包含丰富的预训练模型,支持多语言翻译,并附有详细文档和教程。OPUS-MT-train适用于CSC HPC集群环境,包含了安装、设置和使用的详细说明。它还提供了低资源语言模型训练和Tatoeba翻译挑战等教程,致力于推动神经机器翻译技术的普及,为研究人员和开发者提供了实用的工具,有助于推进神经机器翻译技术的研究和应用。
internlm2-base-7b - 高效处理超长文本的多功能开源模型
GithubHuggingfaceInternLM开源开源项目模型评测语言能力
InternLM2-Base-7B是一个适应性强的开源模型,支持处理长达20万字的文本,具备精确的信息检索能力,并在推理、数学、编程任务中表现优异。通过OpenCompass工具验证,其性能适合广泛应用,是研究人员和开发者的理想选择。
OpenELM-1_1B-Instruct - 高效开源语言模型家族及其完整训练框架
GithubHuggingfaceOpenELM开源框架开源项目指令微调模型语言模型预训练
OpenELM是一个开源高效语言模型家族,通过层级缩放策略优化参数分配以提高模型精度。该项目提供了从2.7亿到30亿参数的预训练和指令微调模型,以及完整的数据准备、训练、微调和评估框架。OpenELM在多项自然语言处理任务中表现出色,为语言模型研究和应用开发提供了有价值的开源资源。
dummy-GPT2-correct-vocab - 轻量级GPT2模型实现TRL测试框架
GPT2GithubHuggingfacetransformers开源项目机器学习模型模型训练自然语言处理
本项目提供一个简化版GPT2模型,专为TRL(Transformer强化学习)测试设计。基于transformers库构建,模型配置精简,并定制了tokenizer的聊天模板。项目已上传至Hugging Face Hub,方便开发者进行强化学习实验。这一轻量级实现为TRL技术的研究和验证提供了便捷工具。
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。
OpenGPT - 综合AI技术平台与创新社区
AI工具AI绘图ChatGPTGPTsOpenAI人工智能
OpenGPT是一个集成多种AI功能的综合平台,提供Prompts商店、GPTs商店、OpenChat对话系统、OpenDraw创意工具和Open Video视频处理功能。平台集成了Gemini Pro、ChatGPT4、DALL.E.3和Imagen2等先进AI技术。作为一个开放的AI社区,OpenGPT鼓励GPTs提交,用户可以参与技术交流,并有机会免费使用这些AI服务。OpenGPT旨在构建一个多元化的AI生态系统,为AI领域的探索和应用提供广阔空间,促进AI技术的交流与创新。
open-calm-3b - 基于日语数据集的解码器语言模型
CyberAgentGithubHuggingfaceOpenCALM-3BTransformer开源项目日本语模型语言模型
OpenCALM是由CyberAgent开发的语言模型,利用日语数据集进行训练,支持文本生成和自然语言处理。该模型使用GPT-NeoX库编写,提供多种规模的架构选择,如small、medium和large。open-calm-3b版本拥有2.7B参数,采用Transformer架构,提升了语言生成质量,适用于大规模日语语料库处理。
P-tuning-v2 - 深度提示调优技术提升小型模型性能 媲美传统微调方法
GithubP-tuning v2参数效率开源项目提示调优深度学习自然语言处理
P-tuning v2是一种创新的提示调优策略,通过深度提示调优技术为预训练Transformer的每层输入应用连续提示。这种方法显著提升了连续提示的容量,有效缩小了与传统微调方法的性能差距,尤其在小型模型和复杂任务中表现突出。研究表明,P-tuning v2在BERT和RoBERTa等模型上取得了优异成果,在多项NLP任务中达到了与微调相当的水平,为发展参数高效的模型调优技术开辟了新途径。
open_clip - 探索前沿图像与语言对比预训练技术
GithubOpenCLIP图像识别对比学习开源项目零样本学习预训练模型
OpenCLIP是一个先进的开源深度学习项目,专注于OpenAI的CLIP模型的实现和优化。该项目在多样化的数据源和不同的计算预算下成功训练出多个高效能模型,涵盖图像和文本嵌入、模型微调及新模型开发等多个领域。通过增强图像与语言的联合理解能力,OpenCLIP显著推动了人工智能技术的发展,拓宽了其应用领域。
MiniCPM3-4B - 轻量高效的开源模型支持长文本处理和函数调用
GithubHuggingfaceMiniCPM3人工智能大语言模型开源模型开源项目机器学习模型
MiniCPM3-4B是一款开源语言模型,仅用4B参数就达到了接近GPT-3.5-Turbo的性能。它具备32k上下文窗口、函数调用和代码解释器等功能,在中英双语、数学和编程等多个基准测试中表现出色。通过创新的训练策略,MiniCPM3-4B实现了与7B-9B模型相当的能力,为资源受限的AI应用场景提供了高效选择。
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