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Mistral-Nemo-Instruct-2407-GGUF

多语言与编程语言支持的先进文本生成模型

Mistral Nemo由Mistral AI和NVIDIA联合训练,拥有超过一百万的上下文窗口,支持多种语言如法语、德语、中文及逾80种编程语言,包括Python和Java。模型性能卓越,通过GGUF量化适合复杂任务场景。它可在LM Studio使用,并能处理特定格式的指令,广泛适用于文本生成任务。

Chinese-Mixtral - 使用Sparse MoE架构的中文Mixtral模型
Chinese-MixtralGithubMixtral大模型量化开源项目指令精调稀疏混合专家模型
模型基于Mistral.ai的Mixtral模型开发,经过中文增量训练与指令精调,具备处理长文本(原生支持32K上下文,实测可达128K)的能力。包括中文Mixtral基础模型与指令模型,显著提升数学推理和代码生成性能。通过llama.cpp进行量化推理,最低仅需16G内存。开源提供代码、训练脚本与详细教程,支持多种推理和部署工具,适合个人电脑本地快速部署量化模型。
GLM-4 - 多语言支持与长文本处理能力
AI对话GLM-4Github多模态大语言模型开源项目长文本
GLM-4-9B系列是智谱AI推出的开源预训练模型,包括基础版、支持128K上下文的Chat版、1M长文本版及多模态版。该系列支持26种语言,在语义理解、数学计算、逻辑推理等多项评测中表现优异。GLM-4-9B-Chat具备网页浏览、代码执行等功能,GLM-4V-9B则增加了视觉理解能力。这些模型在多项基准测试中均超越了同规模竞品。
NExT-GPT - NExT-GPT多模态语言大模型的前沿应用和技术
GithubNExT-GPT多模态LLM多模态编码开源项目端到端学习语言模型
NExT-GPT,一个先进的多模态语言处理大型模型,支持文本、图像、视频和音频的综合处理。该模型整合了最新科技,提供代码和数据资源,可广泛应用于内容自动生成和多模态交互等领域。它利用先进的多模态编码器和语言模型进行有效的语义理解与生成,同时能输出特定模态内容,满足多种输入与输出需求。
gritlm - 采用生成代表性指令微调技术的先进语言模型
Generative Representational Instruction TuningGithubGritLM嵌入开源项目生成语言模型
本页面详细介绍了生成代表性指令微调(GRIT)技术,该技术训练大型语言模型同时处理生成和嵌入任务。GritLM 7B在大规模文本嵌入基准测试(MTEB)中树立了新标杆,并在多种生成任务中表现出色。GritLM 8x7B在开放生成语言模型中表现最佳,同时在嵌入任务中保持领先。GRIT结合生成和嵌入训练,无性能损失,并提高了检索增强生成(RAG)的速度超过60%。代码和模型均已免费开放,欢迎社区贡献和使用。
LLMGA - 用于精确图像生成和编辑的多模态大语言模型
ECCV2024GithubLLMGA图像生成多模态大模型开源项目
LLMGA基于多模态大语言模型,提供图像生成与编辑解决方案。结合Stable Diffusion和详细语言生成提示,项目提升了上下文理解并减少生成过程中的噪音,增强图像内容的精度。LLMGA支持文本到图像(T2I)、补画、扩画及指令编辑,适用于Logo设计、海报制作和故事绘本生成,支持中英文指令。广泛的模型和数据集选择满足不同需求,是理想的图像生成和编辑助手。
mistral-inference - 高效部署和使用Mistral模型的实用指南
AI模型GithubMistral Inference代码安装使用指南开源项目模型下载
该项目提供了简洁高效的代码库,支持Mistral 7B、8x7B和8x22B模型的部署和运行。通过命令行界面和Python接口,可以方便地下载、安装和测试模型,并与其互动。项目包含详细的使用示例和多GPU环境的部署指南,为开发者和研究人员提供了可靠的支持。
NeMo-Curator - 提供GPU加速的大型语言模型数据集优化与管理解决方案
GPU加速GithubNeMo CuratorPython库大语言模型开源项目数据集准备
NeMo Curator 是一款专为大型语言模型(LLM)设计的开源Python库,通过结合Dask和RAPIDS等技术,实现GPU加速的数据集准备与管理。其功能包括数据下载、语言识别、文本清理、质量过滤、文档去重和个人信息保护等模块,为多种LLM任务提供快速、灵活和可扩展的解决方案,显著提升数据处理效率与模型质量。
ml-engineering - 大规模语言模型与多模态模型的训练方法
BLOOM-176BContextual.AIGithubHuggingFaceLarge Language ModelsVLM开源项目
本指南系统介绍了方法、工具和逐步操作说明,帮助工程师成功训练大规模语言模型(LLM)和多模态模型(VLM)。内容涵盖丰富的脚本和命令,适合LLM/VLM训练工程师和操作员使用。基于作者在开源BLOOM-176B和IDEFICS-80B模型训练中的经验,提供有效解决方案,并持续更新,服务于ML社区。
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。
NeMo-Framework-Launcher - 云原生工具助力大规模AI模型高效训练
AI模型训练GithubNeMo Framework云原生工具分布式计算大规模语言模型开源项目
NeMo-Framework-Launcher是一个用于启动NeMo Framework训练作业的云原生工具。它专注于生成式AI模型的基础模型训练,集成了模型并行、分布式优化和混合精度训练等技术。该工具简化了在云端或本地集群上的训练流程,支持集群配置、数据处理、模型训练、微调和评估。适用于GPT、BERT和T5等模型,可扩展至数千GPU,支持大规模语言模型训练。
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