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Jamba

支持多层次深度学习的PyTorch语言模型

Jamba是一个基于PyTorch的混合语言模型,结合了Transformer和Mamba架构。通过简单的pip命令(`pip install jamba`),用户可以迅速安装并使用该模型。Jamba支持多种深度学习配置,包括输入数据维度、模型层数、唯一标记数、隐藏状态维度、卷积层维度、注意力头数量和专家网络配置,适用于各种自然语言处理任务。

LLaMA-1B-dj-refine-150B - LLaMA架构的开源语言模型基于精炼数据集训练
Data-JuicerGithubHuggingfaceLLM开源项目数据集模型模型评估预训练
LLaMA-1B-dj-refine-150B是一个采用LLaMA-1.3B架构的开源语言模型,基于Data-Juicer精炼的150B tokens RedPajama和Pile数据预训练。模型在16个HELM任务上的平均得分达34.21,优于同级别的Falcon-1.3B、Pythia-1.4B和Open-LLaMA-1.3B。项目提供了详细的训练数据集信息和性能对比,可作为语言模型研究的参考资源。
xFasterTransformer - 高效的大规模语言模型推理优化方案
GithubPython APIXeonxFasterTransformer大语言模型开源项目高性能
xFasterTransformer是一个为X86平台优化的大规模语言模型(LLM)推理解决方案,支持多插槽和节点的分布式运行,适用于大型模型推理。它提供C++和Python API,支持例如ChatGLM、Llama、Baichuan等流行的LLM模型,并可通过PyPI、Docker或从源代码进行安装。项目附带详细文档、API使用示例、基准测试代码和Web演示,确保用户能充分利用其高性能和高扩展性。
llava-interleave-qwen-0.5b-hf - 多模态模型中的图像到文本生成的应用与研究
GithubHuggingfaceLLaVA Interleave图像文本转换多模态模型开源项目机器学习模型自然语言处理
LLaVA Interleave是基于变换器架构进行优化的开源自回归语言模型,专注于多模态大模型和聊天机器人的研究,支持多图像和多提示生成,适用于计算机视觉和自然语言处理领域的研究人员和爱好者。在遵循开放许可证要求的前提下,模型提升了图像到文本的生成能力。通过4比特量化和Flash Attention 2优化策略,显著提高了生成效率。
llava-v1.5-7b - 融合视觉与语言的开源多模态AI模型
GithubHuggingfaceLLaVA人工智能图像文本理解多模态模型开源项目模型自然语言处理
LLaVA-v1.5-7B是一个开源的多模态AI模型,通过微调LLaMA/Vicuna实现。该模型整合了视觉和语言处理能力,能够理解图像并进行自然语言对话。LLaVA-v1.5-7B在大规模数据集上训练,包括558K图文对和158K多模态指令数据,并在12个基准测试中表现优异。这个模型主要应用于多模态大模型和聊天机器人的研究,适用于计算机视觉、自然语言处理等领域的研究人员。
Defne_llama3_2x8B - 增强型MoE模型,结合llama3的融合创新
Defne_llama3_2x8BGithubHuggingfacetransformers开源项目文本生成模型混合专家模型自然语言处理
Defne_llama3_2x8B是一个支持多语言的混合专家结构(MoE)模型,由两个llama3模型合并而成。通过transformers库实现高效的自然语言生成,支持英语和土耳其语,适合多语言文本生成和自然语言理解。用户可通过Python代码轻松与模型交互,实现数学问题解答及友好的人机对话。该模型在动态计算环境中具备高效的运行能力。
TowerBase-7B-v0.1 - 增强翻译及多语种任务的多语言模型性能
GithubHuggingfaceTowerBase-7BUnbabel多语言开源项目文本生成模型翻译模型
TowerBase-7B-v0.1是一个多语言模型,通过继续在Llama 2的基础上对20亿条多语种数据进行预训练,在10种主要语言中表现出色。非常适合用于翻译和相关应用任务,在AI2 Reasoning Challenge和HellaSwag等测试中展现出优异的归一化准确率。该模型支持快速无监督调优,为相应语言的研究提供支持。技术报告将提供详细信息。
WizardLM - 增强大型语言模型执行复杂指令的开源项目
GithubWizardLM人工智能大语言模型开源模型开源项目指令跟随
WizardLM项目致力于增强大型预训练语言模型处理复杂指令的能力。通过创新训练方法,该项目使模型更好地理解和执行多步骤、高难度任务。WizardLM在编程、数学和通用对话等基准测试中表现卓越。项目开源多个不同规模的模型版本,为语言模型技术的研究与应用提供有力支持。
llava-v1.5-7b-llamafile - LLaVA模型实现图像理解与自然语言交互的多模态AI
GithubHuggingfaceLLaVA人工智能多模态模型开源项目机器学习模型自然语言处理
LLaVA-v1.5-7b-llamafile作为一个开源多模态AI模型,通过微调LLaMA/Vicuna而成。它整合了图像理解和自然语言处理功能,能够执行图像相关指令和进行对话。该模型于2023年9月推出,主要用于研究大型多模态模型和聊天机器人。LLaVA的训练数据包括558K图像-文本对和多种指令数据,在12个基准测试中表现优异。这个模型为计算机视觉和自然语言处理领域的研究人员提供了探索AI前沿应用的有力工具。
Ollama - 接入与定制大型语言模型
AI工具AI开发Gemma 2Llama 3.1MistralPhi 3大型语言模型模型训练热门
Ollama 提供丰富的大型语言模型选择,包括 Llama 3.1、Phi 3、Mistral、Gemma 2 等,适用于 macOS、Linux 和 Windows 进行高效的语言处理任务。平台支持用户按需自定义模型,并提供便捷的下载服务。
t5-base - 多语言自然语言处理的统一文本转换模型
GithubHuggingfaceT5模型多任务学习开源项目文本到文本转换模型自然语言处理迁移学习
T5-base是一个具有2.2亿参数的语言模型,将NLP任务统一为文本到文本格式。该模型在机器翻译、摘要、问答和分类等任务中表现优异,支持多种语言。T5-base采用创新的预训练方法,结合无监督和有监督任务,在24个NLP任务中进行了评估,为NLP研究和应用提供了强大支持。
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