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openchat

采用混合质量数据训练的高性能开源语言模型

OpenChat是一个创新的开源语言模型库,采用C-RLFT策略从混合质量数据中学习。该模型在7B规模下实现了与ChatGPT相当的性能,无需偏好标签。项目致力于开发高性能、商用级的开源大语言模型,并持续进步。OpenChat支持多GPU部署,提供兼容OpenAI的API服务,适用于编码、聊天等多种任务。

buddhi-128k-chat-7b-GGUF - 高效的文本生成模型量化方式,保障性能与质量
GithubHuggingfacellama.cpp开源项目模型质量量化高精度
本项目通过llama.cpp的量化处理,满足多样硬件需求,提供不同文件格式。i-matrix选项的应用和各类量化方式的整合,提升了模型精度与效率。根据RAM和VRAM情况,用户可以选择合适的量化版本。通过特性图表选择K-quants或I-quants,尤其是I-quants在性能和体积方面更具优势。下载指引详细,便于用户节省存储空间并优化性能,支持多种GPU平台,适合专业用户高效部署。
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-GPTQ-4bit - 基于GPTQ量化技术的轻量级4位对话AI模型
GPTQGithubHuggingfaceTinyLlama开源项目机器学习模型模型压缩量化模型
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0的4位量化版本,是一个轻量级对话AI模型。该项目采用AutoGPTQ技术进行量化,使用GPTQ方法将模型压缩至4位精度。量化配置包括128的组大小、0.01%的阻尼比例和对称量化等特性。这种优化显著降低了模型大小和内存占用,同时保持了模型性能,为资源受限的AI应用提供了高效解决方案。
LlamaChat - macOS上的LLaMA、Alpaca和GPT4All本地聊天应用
GithubLLaMALlamaChatmacOS开源项目模型转换聊天历史
LlamaChat,一个为macOS设计的聊天应用,支持用户在本地与LLaMA、Alpaca和GPT4All模型进行交互。它支持多种模型格式,如PyTorch checkpoints及ggml文件,并具备聊天历史记录及模型调试功能。请注意,LlamaChat不提供模型文件,用户需自行根据相关条款获取。
Llama-2-7b-chat-hf - Meta开发的70亿参数对话语言模型
GithubHuggingfaceLlama 2人工智能元宇宙大语言模型开源项目模型自然语言处理
Llama-2-7b-chat-hf是Meta开发的大型语言模型,专为对话场景优化。该模型拥有70亿参数,采用优化的Transformer架构,通过监督微调和人类反馈强化学习提高了效果。它适用于助手式聊天等自然语言生成任务,在多项基准测试中表现出色,有用性和安全性可与部分闭源模型相媲美。
h2ogpt-4096-llama2-7b-chat - 基于Meta Llama 2的开源增强对话模型
GithubHuggingfaceLlama 2h2oGPT人工智能大型语言模型开源项目模型自然语言处理
该项目是对Meta Llama 2 7B Chat模型的优化升级版本。项目提供在线演示平台,可进行多个语言模型的性能对比和私人文档对话。通过h2oGPT平台可体验实时对话功能,并在模型排行榜中查看性能评估结果。
chatglm3-6b-base - 多语言支持的高性能开源基础语言模型
ChatGLM3-6BGithubHuggingfaceTHUDM大语言模型开源模型开源项目模型自然语言处理
ChatGLM3-6B-Base是ChatGLM系列的最新开源基础语言模型,采用多样化训练数据和优化策略,在10B以下模型中性能卓越。它支持工具调用、代码执行和Agent任务等复杂场景,适用于学术研究和商业应用。该模型为开发者和研究者提供了强大的语言处理基础,推动了自然语言处理技术的发展。
Llama-2-13B-chat-GPTQ - 经GPTQ量化的Llama 2对话模型
GithubHuggingfaceLlama 2Meta人工智能对话开源项目模型模型量化深度学习
Llama 2 13B Chat的GPTQ量化版本,提供4-bit和8-bit多种量化选项。模型支持AutoGPTQ和ExLlama等框架,可用于对话和文本生成。通过量化技术降低显存占用并保持模型性能,适合在GPU设备上部署使用。
api-for-open-llm - 开源大模型的统一后端接口
GithubOpenAI ChatGPT API大语言模型嵌入模型开源项目模型支持环境变量
api-for-open-llm提供多种开源大模型的后端统一接口,以OpenAI ChatGPT API格式调用支持,如LLaMA、Baichuan等。支持流式响应、文字嵌入等功能,适用于多种应用需求。环境配置简洁,便于快速部署。
mpt-7b-chat - 对MPT-7B-Chat模型的优化及其在开源LLaMA对话生成中的进展
GithubHuggingfaceMPT-7B-ChatMosaicMLTransformer对话生成开源开源项目模型
MPT-7B-Chat是MosaicML开发的对话生成模型,通过微调著名数据集提高生成效果,采用去掉位置嵌入的改进型解码器架构及FlashAttention、ALiBi等创新技术,支持较长序列训练与微调。此模型在MosaicML平台研发,可通过MosaicML与Hugging Face加载,尽管输出可能包含错误或偏见,仍为开发者提供了一个开源的对话生成提升工具。
UltraChat - 大规模、多样化的多轮对话数据和模型
GithubUltraChatUltraFeedbackUltraLM开源项目数据集模型
UltraChat项目专注于构建开源、大规模、多轮对话数据,目标是打造具有广泛会话能力的强大语言模型。最新发布的模型和数据集包括UltraLM-13B-v2.0、UltraRM和UltraCM,在AlpacaEval基准测试上表现优异。UltraChat数据集分为三大部分:世界问题、写作与创作、现有材料辅助,对话涵盖了技术、艺术和创业等领域。项目数据仅供研究和教育用途,基于MIT许可证发布。
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