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longchat-13b-16k

开源模型longchat-13b-16k优化长文本对话能力

Longchat-13b-16k使用凝缩旋转嵌入技术进行优化,能有效处理长文本对话,由Dacheng Li等人开发,适用于语言处理及机器学习研究领域。用户可通过FastChat与LongChat加载,凭18K对话训练数据,适合研究者探索其对长对话的扩展潜力。LongEval评估资源和GitHub资料提供更多技术支持和信息。

chat - 开源智能对话平台 支持多种模型和高效会话管理
APIGithubOllamachat开发开源项目部署
Chat是一个开源的智能对话平台,集成OpenAI、Claude和Ollama等多种模型。平台提供上下文对话、多媒体处理、会话快照和分享功能。它支持用户管理和访问控制,适用于个人和团队。Chat具有提示词管理和全文搜索等特性,便于整理检索会话记录。其开放架构便于二次开发,支持快速部署到多种云平台。
TinyLlama-1.1B-Chat-v0.6 - 基于Llama 2架构的轻量级开源聊天模型
GithubHuggingfaceTinyLlama人工智能开源项目模型聊天机器人语言模型预训练
TinyLlama-1.1B-Chat-v0.6是基于Llama 2架构的轻量级开源聊天模型。该模型在3万亿个token上预训练,仅有11亿参数,可与多种Llama项目兼容。它利用UltraChat数据集微调,并通过DPOTrainer在UltraFeedback数据集上对齐,平衡了性能和灵活性。TinyLlama适用于计算和内存资源受限的应用场景,为开发者提供了高效的集成选择。
cogvlm2-llama3-chat-19B - 支持8K内容长度和高分辨率图像的开源多模态AI模型
CogVLM2GithubHuggingface人工智能图像理解对话模型开源项目模型视觉语言模型
CogVLM2是基于Meta-Llama-3-8B-Instruct的开源多模态AI模型,支持8K内容长度和1344*1344图像分辨率。该模型在TextVQA、DocVQA等多项基准测试中表现优异,具备图像理解和对话能力。CogVLM2提供英文和中英双语版本,在开源模型中表现突出,部分任务性能可与非开源模型媲美。
Qwen-1_8B-Chat - 18亿参数规模的高性能大语言模型
GithubHuggingfaceQwen-1.8B-Chat低成本部署多语言大语言模型开源项目模型系统指令
Qwen-1.8B-Chat是阿里云开发的18亿参数规模大语言模型,支持8192上下文长度。该模型采用大规模高质量语料训练,在多项中英文评测中表现优异。其15万词表规模有利于多语言处理。模型支持低成本部署,并可通过系统指令实现多样化功能。Qwen-1.8B-Chat在同等规模模型中展现出较强的综合能力。
neural-chat-7b-v3-1 - 在英特尔Gaudi2上优化的mistralai 7B语言模型
GithubHuggingfaceIntel Gaudi 2大语言模型开源项目数据集模型模型微调量化推理
neural-chat-7b-v3-1模型经过优化,利用mistralai/Mistral-7B-v0.1基础模型和DPO方法,适用于多种语言任务。结合Open-Orca/SlimOrca数据集,提升了ARC、HellaSwag与TruthfulQA等多项评估指标表现,并支持INT4、BF16等多种推理模式。非常适合高性能语言生成与处理应用,详细信息和使用指导可在GitHub和Hugging Face Leaderboard上查看。
Yi-1.5-9B-Chat - 开源语言模型在编码、数学和推理能力方面表现卓越
GithubHuggingfaceYi-1.5人工智能大规模语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
Yi-1.5是Yi系列的升级版本,经过5000亿tokens的高质量语料库训练和300万多样化样本微调。该模型在编码、数学、推理和指令遵循方面表现出色,同时保持了优秀的语言理解、常识推理和阅读理解能力。Yi-1.5提供多种规模的基础模型和对话模型,在多项基准测试中表现优异,为用户提供了一个功能强大的开源语言模型选择。
DialoGPT-large - 突破性的多轮对话AI模型
DialoGPTGithubHuggingface多轮对话对话生成开源项目模型自然语言处理预训练模型
DialoGPT是微软开发的大规模预训练对话模型,专门用于生成多轮对话响应。该模型基于147M条Reddit讨论数据训练,在单轮对话图灵测试中,其生成的回复质量与人类相当。DialoGPT支持多轮对话生成,可轻松集成到各类聊天应用中。研究人员能够通过transformers库快速加载模型并进行交互。作为开源项目,DialoGPT为构建更智能、自然的对话系统奠定了基础。
chat-dataset-baseline - 中文对话模型训练资源整合平台
AI训练GithubLLaMA-Factory中文对话模型开源项目数据集模型优化
chat-dataset-baseline项目整合Hugging Face平台优质数据集,为中文对话模型训练提供全面资源。采用PDCA循环迭代,涵盖数据选择、模型训练、测试和优化。项目提供详细指南,适合数据科学家和AI爱好者快速上手,用于训练高质量中文基础模型,为特定行业应用打下基础。
L-MChat-7b - 合并技术提升文本生成能力
GithubHugging FaceHuggingfaceL-MChat-7b人工智能开源项目文本生成模型模型合并
该项目通过结合Nexusflow/Starling-LM-7B-beta和FuseAI/FuseChat-7B-VaRM模型,并采用SLERP方法提升了文本生成性能。在AI2 Reasoning Challenge、HellaSwag等数据集上表现突出,最高达到84.59%的归一化准确率,适用于多种智能文本生成任务。项目配置灵活、易于集成,是用户寻找高性能生成模型的理想选择。
chatbot - 可用自定义语料训练的中文聊天机器人
GPT模型GithubMindSporeRLHFSeq2Seqchatbot开源项目
该项目提供一个可用自定义语料训练的中文聊天机器人,并即将推出GPT版本,新增MindSpore支持。项目包含Seq2Seq和GPT两大分支,计划于2024年内实现类似mini-GPT4的图文多模态对话功能,并增强分布式集群训练能力。用户可下载小黄鸡语料进行实践,项目支持TensorFlow和PyTorch。
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