Phi-3-medium-4k-instruct

轻量级多任务语言模型

模型 Github 开源项目 Huggingface Phi-3 推理能力指令微调自然语言处理大语言模型

Phi-3-medium-4k-instruct是一个14B参数的轻量级开源语言模型,在常识、语言理解、数学和编码等多项基准测试中表现优异。该模型采用高质量合成数据和公开数据训练,经过指令微调和安全优化,支持4K上下文长度。它适用于内存/计算受限环境和低延迟场景,可广泛应用于商业和研究领域。

Mistral-7B-Instruct-v0.3 - Mistral-7B-Instruct-v0.3模型的指令微调与功能调用概述

GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.3Open LLM Leaderboard功能调用开源项目文本生成模型模型微调

Mistral-7B-Instruct-v0.3模型经过指令微调，支持32768词汇和v3 Tokenizer，并具备功能调用能力。在多个评测如AI2 Reasoning Challenge和HellaSwag中展示良好表现。该模型支持多种使用方式，包括简单安装、下载指南及在Hugging Face上的文本生成，利用CLI命令与模型对话，或调用自定义功能。尽管缺乏内容审查机制，Mistral团队正与社区合作，以确保输出适合多种环境。

Yi - Yi系列打造领先的开源双语大语言模型

01.AIGithubYi双语大语言模型开源开源项目

Yi项目旨在开发新一代开源双语大语言模型。基于3T多语言语料训练，Yi系列模型在语言理解、常识推理和阅读理解等方面表现优异。Yi-34B-Chat模型在AlpacaEval排行榜上位居第二，仅次于GPT-4 Turbo。Yi基于Transformer和Llama架构，通过独特的训练数据、流程和基础设施实现了卓越性能。

Meta-Llama-3-70B-Instruct-FP8 - FP8量化优化的Meta-Llama-3-70B指令模型实现高效部署

FP8GithubHuggingfaceLlama3vLLM大语言模型开源项目模型量化

Meta-Llama-3-70B-Instruct-FP8是一个经FP8量化优化的大型语言模型。通过AutoFP8技术，该模型将参数位数从16减至8，大幅降低存储和GPU内存需求。在OpenLLM基准测试中，其平均得分为79.16，与原始模型的79.51相近。这个英语助手式聊天模型适用于商业和研究领域，可通过vLLM后端实现高效部署。

Yi-1.5-6B - 提高编码数学与推理性能的AI模型升级

AI模型GithubHuggingfaceYi-1.5开源开源项目技术性能模型预训练

Yi-1.5经过优质语料库的持续预训练和多样化微调，提升了在编码、数学、推理等方面的能力，保持良好的语言理解与常识推理。在多项基准测试中表现突出，不仅在同类开源模型中优越，也在某些测试中超越更大规模的模型。Yi-1.5提供多个Chat与Base模型版本，适用多种应用场景，可通过链接快速获取与部署，为现代AI应用提供有力支持。

languagemodels - 轻松实现低内存大语言模型推理的Python库

GPU加速GithubLanguage ModelsPython大语言模型开源项目语义搜索

该Python库简化了大语言模型的使用，最低内存需求仅为512MB，确保所有推理在本地完成以保障数据隐私。支持GPU加速及多种模型配置，功能涵盖文本翻译、代码补全、语义搜索等，适合教育和商业用途。用户可通过简单的pip命令安装，在REPL、笔记本或脚本中使用。详见官方网站的文档与示例程序。

internlm-xcomposer2d5-7b-4bit - 简化大型语言模型的文本与图像处理新纪元

4位量化模型GithubHuggingfaceInternLM-XComposer开源项目文本图像理解模型视频理解长上下文能力

InternLM-XComposer2.5在文本与图像理解领域展现非凡性能，其应用灵活性媲美GPT-4V，仅靠7B参数即可完成复杂任务。模型通过24K图文上下文训练与96K扩展能力，适用于大量输入输出任务。此外，项目提供了4-bit量化模型来有效降低内存消耗，并支持使用Transformers快速集成，涵盖从视频理解到多图对话的多种应用场景。

llm-toys - 微调小型语言模型实现多任务处理

Githubllm-toys任务微调低资源模型对话摘要开源项目语气变化

llm-toys 项目提供适用于释义、语气转换、对话总结和主题生成等任务的小型量化3B和7B语言模型。这些经过微调的模型能在普通消费级硬件上高效运行，并通过简单的安装步骤提升文本处理和生成能力。

llama3 - Llama 3开源大语言模型推动AI创新与责任发展

GithubLlama 3Meta人工智能大语言模型开源开源项目

Meta推出Llama 3系列大语言模型，参数规模从8B到70B不等，包含预训练和指令微调版本。该系列面向广泛用户群体开放，旨在推动负责任的AI创新。Llama 3具备8192个token的序列处理能力，并提供便捷的加载和推理代码。模型权重和分词器可通过官方网站或Hugging Face平台获取。

Yi-1.5 - Yi模型的升级版，通过500B高质量语料预训练和300万样本微调而来

GithubYi-1.5人工智能大语言模型开源开源项目自然语言处理

Yi-1.5是Yi模型的升级版，通过500B高质量语料预训练和300万样本微调而来。它在编码、数学、推理和指令跟随方面有显著提升，同时保持了优秀的语言理解和阅读能力。该系列提供34B、9B和6B三种规模，支持多种部署方式和fine-tuning。Yi-1.5以Apache 2.0许可开源，为AI领域提供了强大灵活的大语言模型选择。

Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3 - 改进文本生成的创新模型及其在多任务中的性能评估

Apache-2.0GithubHuggingfaceLlama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3开源LLM排行榜开源项目文本生成模型自我游戏偏好优化

Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3模型采用自我对弈偏好优化技术进行第三次迭代微调，具备强大的文本生成能力。模型通过IFEval、BBH、MATH、GPQA、MuSR等多个数据集进行多任务性能评估，其中IFEval (0-Shot)的严格准确率为68.28。该模型基于meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct，使用openbmb/UltraFeedback数据集训练，拥有8B参数，专注于英文文本生成，为语言模型的优化提供了全新视角和实用的性能测试结果。

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豆包MarsCode

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稿定设计是一个多功能的在线设计和创意平台，提供广泛的设计工具和资源，以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户，无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑，稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合，帮助用户轻松实现创意设计。

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