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h2o-danube3-500m-base

500M参数的大规模语言模型,支持离线文本生成

由H2O.ai推出的h2o-danube3-500m模型,是一个大规模语言模型,采用Llama 2架构调整及500M参数设计。模型支持原生离线运行,尤其适用于手机设备,并集成Mistral分词器,拥有32,000词汇量及8,192长度的上下文生成能力。在支持transformers库的环境中,模型可在GPU设备上有效运行,并且支持量化和多GPU分片处理。重要提醒用户在使用模型生成的内容时保持审慎态度并自行承担责任。

mt5-large - 多语言文本转换模型支持101种语言处理
GithubHuggingfacemT5多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理预训练
mt5-large是基于Google's mT5架构开发的大规模多语言预训练模型。该模型在覆盖101种语言的mC4语料库上训练,可处理中文、英语、法语等多语言任务。mt5-large采用统一的文本到文本格式,在多语言NLP基准测试中表现出色。值得注意的是,该模型需要针对特定下游任务进行微调后才能使用。mt5-large为多语言自然语言处理研究和应用提供了坚实基础,有助于推动跨语言AI技术的发展。
Megatron-LM - 优化GPU训练技术 加速大规模Transformer模型
GPU优化GithubMegatron-CoreMegatron-LM分布式训练大语言模型开源项目
Megatron-LM框架利用GPU优化技术实现Transformer模型的大规模训练。其Megatron-Core组件提供模块化API和系统优化,支持自定义模型训练。该项目可进行BERT、GPT、T5等模型预训练,支持数千GPU分布式训练百亿参数级模型,并提供数据预处理、模型评估和下游任务功能。
h2o-wizardlm - 为自监督学习模型生成高复杂度指令的开源实现,助力LLM微调
ChatGPT克隆GithubLLMwizardlm开源项目指令微调自动生成
H2o-wizardlm是一个开源项目,旨在从现有指令微调的LLM模型中自动生成高复杂度指令,适用于进一步微调。该项目基于Apache 2.0许可的模型和数据,支持输入指令微调的LLM和种子提示(未来支持文档语料库),输出为高复杂度的指令提示及其响应,无需违反Vicuna或ShareGPT的服务条款。
OLMo-1B-0724-hf - Dolma数据集驱动的英语语言模型在性能上的进步
DolmaGithubHuggingfaceOLMo开源项目机器学习模型训练数据语言模型
OLMo 1B July 2024版本采用Dolma数据集,显著提高了HellaSwag等任务的评估表现。兼容HuggingFace Transformers v4.40及以上版本,由Allen Institute for AI开发,提供完整的代码、检查点及训练日志,支持实现文本生成与模型微调。在ARC挑战、BoolQ和HellaSwag等自然语言处理任务中表现出色,适用于研究人员和开发者在语言模型科学领域的进一步探索。
distiluse-base-multilingual-cased-v2 - 多语言句子向量模型 适用于60多种语言的语义分析
GithubHuggingfacesentence-transformers句子相似度向量空间多语言模型开源项目模型语义搜索
distiluse-base-multilingual-cased-v2是一款多语言句子转换模型,能将文本转化为512维向量。支持60多种语言,可用于文本聚类和语义搜索。通过sentence-transformers库即可快速部署使用。该模型在句子嵌入基准测试中表现优异,为多语言自然语言处理提供了有力支持。
whisper-large-v3 - 突破性多语言语音识别与翻译模型
GithubHuggingfaceOpenAIWhisper多语言开源项目模型语音翻译语音识别
Whisper large-v3是OpenAI开发的新一代语音识别和翻译模型,支持100多种语言。相比前代模型,它采用128个梅尔频率通道并新增粤语语言标记,将各语言错误率降低10-20%。模型可用于语音转录和翻译任务,易于集成应用。Whisper large-v3展现出卓越的泛化能力,为语音识别技术带来重大进展。
Qwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4 - 提升多语言处理能力,支持超长文本输入
GithubHuggingfaceQwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4多语言功能开源项目模型生成能力语言模型长文本处理
Qwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4基于Transformer架构,支持多语言生成和理解,具备长达131,072个标记的处理能力。多专家模型设计增强了在语言生成、代码编写及数学推理方面的表现。提供详细的模型部署指导,利用YARN技术提升长文本处理性能。量化模型基准测试和速度对比数据可协助开发者优化深度学习应用。更多信息和更新请参阅相关博客及文档。
stt_en_conformer_transducer_xlarge - Conformer-Transducer模型的超大规模语音识别能力
GithubHuggingfaceNVIDIA ConformerNVIDIA Riva开源项目模型模型训练自动语音识别语音转录
Conformer-Transducer超大模型拥有600M参数,专为英语自动语音识别设计,以较低的字错误率(WER)脱颖而出。通过NVIDIA NeMo工具包训练,涵盖LibriSpeech、Mozilla Common Voice等多个数据集。模型支持Python调用,具备细化调优和批量处理功能,适合多种语音识别应用。虽然暂未兼容NVIDIA Riva,但其在英语语音处理方面表现卓越。
quantized-models - 提供多源量化模型以提升大语言模型推理效率
GithubHuggingfacequantized-modelstransformers大型语言模型开源项目文本生成推理模型量化模型
quantized-models项目整合了多种来源的量化模型,旨在提高大语言模型的推理效率。模型支持者包括TheBloke、LoneStriker、Meta Llama等,提供gguf、exl2格式的支持。用户可通过transformers库便捷地进行文本生成,这些模型按现状发布,需遵循其各自的许可协议。
Defne-llama3.1-8B - Defne-llama3.1-8B多语言微调的文本生成模型
DefneGithubHuggingfaceLlama-3text-generation人工智能开源项目模型
Defne-llama3.1-8B是一个经过微调的文本生成模型,专为土耳其语数据集优化,并与VAGOsolutions的Llama-3.1-SauerkrautLM-8b-Instruct结合使用。该模型利用transformers库实现高效的多语言文本生成,支持8位加载及多设备使用,为用户带来流畅的交互体验。
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