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koOpenChat-sft

多语言AI对话模型,基于OpenChat3.5构建

koOpenChat-sft项目是一个基于OpenChat3.5的多语言AI对话模型,训练于A100 80GB设备,遵循ChatML和Alpaca(No-Input)指令格式。尽管没有详细的基准测试数据,模型的评估结果已在Open LLM Leaderboard中公布。其在HellaSwag和Winogrande等指标上的得分表明了其高效的对话能力,广泛适用于多种AI场景。欲知更多信息,可通过Telegram联系开发者。

KoAlpaca-Polyglot-5.8B - 韩文文本生成模型的优化与安全增强
GithubHuggingfaceKoAlpaca开源项目数据集模型训练语言生成
该项目基于EleutherAI的polyglot-ko-5.8b模型,并在KoAlpaca数据集v1.1b上进行了优化,提升了韩文文本生成的准确性和效率。新增的最大分片1GB的Safetensor模型权重,显著增强了模型的稳定性。通过应用Adam优化器和特定训练参数,该模型在短期内达到了预期效果。详细信息和代码可在KoAlpaca的Github仓库中获取。
ChatLM-mini-Chinese - 小参数中文对话模型,支持低显存预训练,优化SFT和DPO性能
ChatLM-Chinese-0.2BGithubHuggingfaceRLHF优化SFT微调开源项目预训练
ChatLM-mini-Chinese是一个小参数中文生成式语言模型项目。模型参数为0.2B,最低4GB显存即可实现预训练,512MB显存可进行推理。项目公开预训练和优化数据集,包括SFT微调和DPO偏好优化,支持多种下游任务。基于Huggingface NLP框架,自实现trainer,支持单机单卡及多卡训练,并可断点续训。此项目优化了内存和显存的使用,为硬件资源不足的用户提供了一种高效的中文对话解决方案。
ChatALL - 多渠道AI对话工具 快速比较获取最优解
AI对话ChatALLGithub多模型比较开源软件开源项目跨平台
ChatALL是一款支持多渠道AI对话的开源工具,可同时与30余种大语言模型交互。用户能便捷地比较ChatGPT、Claude、Gemini等AI助手的回答,从而获取最优解。该工具适用于AI专家、研究人员和开发者,具备多语言支持和跨平台兼容性。ChatALL重视用户隐私,所有聊天记录和设置均本地存储。
ChatRWKV - 由 RWKV(100% RNN)语言模型和开源提供支持的类似于 ChatGPT
ChatRWKVGithubHuggingfaceRNNRWKVStability EleutherAI开源项目
ChatRWKV基于RWKV语言模型,提供类似ChatGPT的体验。RWKV是目前唯一能在质量和扩展性上匹敌Transformer的RNN模型,具有更快的速度和更低的VRAM消耗。项目最新版本为RWKV-6,提供多个模型演示和详尽的开发资源,包括CUDA内核加速和多种推理引擎。用户可以通过这些资源构建高效的聊天机器人和语音生成系统,体验领先的AI技术。
TinyLlama-1.1B-Chat-v0.3 - 轻量级高性能AI聊天助手 基于3万亿token训练
GithubHuggingfaceTinyLlama大语言模型对话模型开源项目模型预训练
TinyLlama-1.1B-Chat-v0.3是一个基于Llama 2架构的轻量级开源语言模型,使用1.1B参数在3万亿tokens上预训练。模型采用OpenAssistant数据集微调,支持chatml格式,具有部署灵活、资源占用少等特点。TinyLlama保持了与Llama生态系统的兼容性,同时适用于计算资源受限的场景,为AI聊天应用提供了一个高效实用的解决方案。
chatglm2-6b - 性能升级的开源中英双语对话模型
ChatGLM2-6BGithubHuggingface人工智能对话模型开源开源项目模型自然语言处理
ChatGLM2-6B是ChatGLM-6B的升级版本,作为开源中英双语对话模型,它在性能、上下文长度和推理效率方面都有显著提升。经过1.4T标识符预训练,ChatGLM2-6B在多个数据集上表现优异,支持32K上下文长度,推理速度提高42%。此外,该模型采用更开放的协议,允许免费商业使用,为自然语言处理领域提供了强大的开源工具。
polyglot-ko-3.8b - 韩国大规模自回归语言模型的技术突破
EleutherAIGithubHuggingfacePolyglot-KoRoPE位置编码开源项目模型自动回归模型韩国语言模型
Polyglot-Ko-3.8B是一个由EleutherAI开发的韩国大型自回归语言模型,具有3.8B参数和32个Transformer层,采用Rotary位置编码。模型在超过863GB的韩语数据集上训练,但不对公众开放,并在训练中屏蔽了个人信息,以防止生成个人识别数据。Polyglot-Ko-3.8B在COPA和HellaSwag任务中表现优异。此模型可在GPT-NeoX框架中使用,适合多种语言处理任务,但建议在使用时对潜在敏感内容进行人类审核。
chatglm-6b - 中英双语开源对话模型实现低显存本地部署
AI技术ChatGLM-6BGithubHuggingface中英双语开源开源项目模型语言模型
该模型是一个基于 GLM 的中英双语开源对话工具,拥有 62 亿参数,通过量化技术实现低显存要求,适合消费级显卡本地部署。专注于中文问答及对话功能,具有监督微调和人类反馈强化学习功能。升级版提供更高性能和效率,研究者可完全开放使用,而商用需要填问卷。
chatgpt-on-wechat - 基于大模型的多平台智能对话机器人
AI对话机器人Githubchatgpt-on-wechat多模态能力开源项目插件扩展热门知识库
chatgpt-on-wechat(CoW)是一个基于多种大模型如 GPT3.5, GPT4.0 等的智能对话机器人,支持多平台接入,包括微信公众号、企业微信、飞书和钉钉。该项目便于定制化企业AI应用,支持文本、语音和图像处理,同时还可以通过插件访问操作系统和互联网资源,为用户提供全面的智能对话解决方案。适用于企业办公自动化、客户服务和个性化应用场景。
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。
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