opt-30b

Meta AI开发的开源预训练语言模型GPT-3替代方案

Huggingface 机器学习人工智能开源项目模型 Github 语言模型自然语言处理 OPT

OPT是Meta AI推出的Transformer语言模型系列，最大规模达175B参数。模型基于800GB数据训练，包含BookCorpus、CC-Stories等多个数据集，支持文本生成和下游任务微调。其开源性质使研究人员能够深入研究大规模语言模型的性能表现、伦理影响及安全性问题。

文档

OPT-2.7B-Erebus - 专为绘制成人主题的高性能文本生成工具，涵盖多元数据集

AI模型GithubHuggingfaceKoboldAIOPT 2.7B开源项目成人主题数据集模型

该高性能文本生成模型旨在生成成人主题内容，结合六个不同的数据源。易于集成至文本生成管道，但内容性质限制其不适合未成年人使用。

openai-gpt - 开创性语言模型推动自然语言处理发展

GPTGithubHuggingfaceOpenAI开源项目模型自然语言处理语言模型预训练

OpenAI GPT是基于Transformer架构的开创性语言模型，采用无监督预训练方法。它在文本推理、语义相似度和阅读理解等多项自然语言处理任务中表现优异，为后续GPT系列奠定了基础。该模型使用12层Transformer结构，在BooksCorpus数据集上进行预训练。尽管存在一些限制，OpenAI GPT仍是自然语言处理领域的重要里程碑。

optimum - 提升模型在不同硬件上的训练和运行效率的一系列优化工具

GithubHugging Face OptimumONNX RuntimeOpenVINOTransformer开源项目训练模型

Optimum扩展了Transformers和Diffusers，提供了一系列优化工具，提升模型在不同硬件上的训练和运行效率。支持的硬件平台包括ONNX Runtime、Intel Neural Compressor、OpenVINO、NVIDIA TensorRT-LLM、AMD Instinct GPUs、AWS Trainium & Inferentia、Habana Gaudi处理器和FuriosaAI。Optimum支持多种优化技术，如图优化、动态量化、静态量化和量化感知训练，配有详尽的文档和示例代码，帮助用户导出和运行优化后的模型。

ov-gpt2-fp32-no-cache - 改进GPT-2文本生成性能的开源项目，结合Optimum-Intel

GPT2GithubHuggingfaceOpenvinoOptimum-Intel开源项目文本生成模型

此项目结合Optimum-Intel而优化GPT-2的文本生成，继承于HF模型库的GPT-2，并采用OMZ的Openvino IR，实现了无缓存的高效预测。该模型允许在Optimum-Intel环境中使用OVModelForCausalLM进行文本生成，具有长文本输出和多序列结果的功能，帮助提升生成效率。

gpt2 - 预训练语言模型与自然语言生成技术

GPT-2GithubHuggingface开源项目文本生成机器学习模型自然语言处理预训练模型

这是一个由OpenAI开发的大规模预训练语言模型，基于Transformer架构，通过自监督学习方式在英文语料上训练。模型核心功能是预测文本序列中的下一个词，可用于文本生成及其他自然语言处理任务。支持ONNX部署，便于开发者进行实际应用开发和模型微调。

gpt-neox-20b - EleutherAI开发的大规模开源语言模型

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GPT-NeoX-20B是EleutherAI开发的200亿参数大规模语言模型。模型基于The Pile数据集训练，采用与GPT-3相似的架构，包含44层Transformer结构。作为研究导向的开源模型，支持下游任务开发和模型微调，但仅限于英语语言处理，且未经过人类反馈优化，不适合直接用于产品部署。

opt-125m-dummy-lora - 基于PEFT库的工具用于大型语言模型的优化与微调

GithubHuggingfacefacebook/opt-125mpeft开源项目模型模型卡环境影响训练过程

opt-125m-dummy-lora项目借助PEFT库优化大型语言模型，提供基本使用指导，并探讨模型在训练及评估中的偏见、风险、限制。低碳排放对环保友好，适用于关注高效环保的AI开发者。

OPT-13B-Nerys-v2 - 使用Facebook的OPT模型进行微调的文本生成模型

AI绘图GithubHuggingfaceOPT 13B-Nerys偏见开源项目文本生成模型自然语言处理

OPT 13B-Nerys是基于Facebook的OPT模型进行微调的文本生成模型，适用于多种体裁。该模型的训练数据包含约2500本电子书、CYOA数据集和亚洲轻小说，可以直接用于文本生成任务。注意，使用过程中需考虑模型潜在的偏见和OPT-175B许可证限制。

T0_3B - 小规模T0模型超越GPT-3，进行零样本自然语言任务处理

GithubHuggingfaceT0偏见与公平性开源项目模型模型训练自然语言处理评估数据

T0*模型通过自然语言提示实现零样本任务泛化，性能超越GPT-3，且模型体积缩小至16分之一。该模型在多任务提示数据集中微调，能够针对未见任务做出高效预测。适用于多种推理场景，包括情感分析、句子重排列和词义判断等。其训练数据源自多个数据集并经过严谨评估，保障模型性能可靠性。虽然T0*模型参数较大，但通过优化和并行化方案能够有效应用于多GPU环境。

OpenGPT - 开发者友好的自然语言处理API集成

APIGithubOpenGPT人工智能模型开发者开源项目自然语言处理

OpenGPT 3.5/4 提供开发者友好的API，使自然语言处理功能易于集成。简单且不复杂的使用步骤，让开发者能快速应用GPT技术，增强其应用程序的功能。该项目让每个人都能免费获取人工智能模型，并为开发者提供便捷的接口和示例代码。欢迎贡献，推进AI技术的边界。

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豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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