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DialoGPT-small

基于大规模预训练的多轮对话生成模型

DialoGPT-small是一个基于1.47亿多轮Reddit讨论数据训练的预训练对话生成模型。该模型在单轮对话图灵测试中表现接近人类水平,支持自然、连贯的多轮对话生成。DialoGPT-small为开发者提供了强大的对话AI基础,适用于开放式对话、问答和交互式场景,可用于构建聊天机器人和对话系统。

gpt2-large - OpenAI开发的大规模语言模型,具有强大的文本生成能力
GPT-2GithubHuggingfaceOpenAItransformer开源项目模型自然语言处理语言模型
GPT-2 Large是OpenAI开发的大型语言模型,拥有7.74亿参数。基于Transformer架构,该模型在大规模英文语料上进行预训练,可用于文本生成、写作辅助等多种自然语言处理任务。GPT-2 Large展现出强大的语言理解和生成能力,但也存在一些偏见和局限性。研究人员可利用它探索大规模语言模型的行为、能力和约束,为自然语言处理领域提供重要研究工具。
ChatGPT_DAN - 详述ChatGPT DAN模式如何拓展人工智能应用边界
ChatGPTDAN模式Github人工智能内容策略开源项目模型训练
详述ChatGPT DAN模式如何突破常规界限,通过高度自由的交互表现,增强人工智能的应对能力和创造性。此模式通过模拟角色扮演的方式,实现了对复杂场景的深度适应与精准回应。
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。
gpt2-medium - OpenAI开发的中型GPT-2语言模型用于多样化文本生成
GPT-2GithubHuggingfaceOpenAITransformer开源项目模型自然语言处理语言模型
GPT-2 Medium是OpenAI开发的355M参数语言模型,基于transformer架构。该模型在大规模英文语料上预训练,可应用于文本生成、写作辅助和创意创作等领域。它展现出强大的语言理解和生成能力,但同时也存在潜在偏见和生成不实信息的风险。GPT-2 Medium主要面向研究人员和从业者,用于探索大型生成语言模型的特性和局限性。
ChatGLM3 - 突破性能与功能的开源对话模型
AIChatGLM3Github大语言模型对话系统开源模型开源项目
ChatGLM3是智谱AI与清华大学KEG实验室联合开发的开源对话模型。该模型在保持对话流畅和易于部署的基础上,引入了更强大的基础架构、更全面的功能支持和多个开源版本。ChatGLM3-6B不仅支持多轮对话,还能进行工具调用和代码执行,在10B以下模型中表现出色。此外,项目还开源了基础模型和长文本版本,为学术研究和商业应用提供了多样化选择。
Telechat - 开源多语言对话模型,支持长文生成和高效部署
GithubTeleChat中文数据集大语言模型开源模型开源项目模型评测
TeleChat是一系列开源大语言模型,包含1B至12B规模,支持中英双语。采用优化结构和训练方法,在多领域表现优异。项目开源预训练数据集和评测结果,支持模型微调与高效部署。
blenderbot-400M-distill - 基于深度学习的高性能开放域聊天机器人
GithubHuggingfaceconvAI人工评估大规模神经网络模型对话系统开放域聊天机器人开源项目模型
blenderbot-400M-distill项目开发了一种先进的开放域聊天机器人。该模型基于4亿参数的神经网络,通过精心设计的训练策略,掌握了提供话题、倾听、问答、展示知识等多项对话技能。人工评估结果表明,这一模型在多轮对话的吸引力和人性化方面表现优异。项目在Apache 2.0许可下开源了模型和代码,为研究者和开发者提供了宝贵资源,同时也客观分析了当前技术的局限性,为未来研究指明了方向。
gpt2 - 预训练语言模型与自然语言生成技术
GPT-2GithubHuggingface开源项目文本生成机器学习模型自然语言处理预训练模型
这是一个由OpenAI开发的大规模预训练语言模型,基于Transformer架构,通过自监督学习方式在英文语料上训练。模型核心功能是预测文本序列中的下一个词,可用于文本生成及其他自然语言处理任务。支持ONNX部署,便于开发者进行实际应用开发和模型微调。
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。
chatglm3-6b - 强大基础模型支持多功能复杂对话场景
ChatGLM3-6BGithubHuggingface人工智能多功能对话模型开源开源项目模型
ChatGLM3-6B是ChatGLM系列的最新开源对话模型,基于强大的基础模型构建。它支持多轮对话、工具调用、代码执行和Agent任务等复杂场景,采用新的Prompt格式。在10B以下预训练模型中,ChatGLM3-6B性能出众。该模型对学术研究开放,登记后可免费商用,为自然语言处理领域提供了强大工具。
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