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Phi-3.5-MoE-instruct

轻量级高性能多语言开源模型

Phi-3.5-MoE-instruct是一款高性能开源多语言模型。采用混合专家架构,仅用6.6B活跃参数即可实现优异性能。支持128K上下文长度,在推理、数学和代码生成等方面表现出色。模型专注高质量推理数据,经过严格微调和安全增强,适用于商业和研究领域。

Firefly-LLaMA2-Chinese - 低资源高效的中英文LLaMA2模型预训练与指令微调
Firefly-LLaMA2-ChineseGithubHuggingface中英双语模型低资源增量预训练大模型技术开源项目
本项目专注于低资源增量预训练与多轮指令微调,提升LLaMA2模型在中文领域的表现。支持对多种中英文预训练模型进行扩充与优化,开源了7B和13B的Base与Chat模型。在Open LLM Leaderboard和CMMLU榜单上表现出色,以4*V100完成高效训练,远低于其他模型的GPU资源需求。提供全项目信流程训练代码及数据,对LLaMA2、Baichuan2等多个模型进行详细评测,确保用户获得全面权威的模型性能数据。
aphrodite-engine - 开源高性能语言模型推理引擎
AI加速AphroditeGithub开源项目推理引擎语言模型量化技术
Aphrodite是一个开源的语言模型推理引擎,采用vLLM的分页注意力机制实现高效推理。它支持连续批处理、多种量化方法和分布式推理,可为大规模用户提供快速服务。该引擎还具备多种采样方法和8位KV缓存,能够处理更长的上下文并提高吞吐量。Aphrodite目前作为PygmalionAI的官方后端引擎使用。
Qwen2-Math-1.5B-Instruct - Qwen2系列专业数学推理大模型
GithubHuggingfaceQwen2-Math大语言模型开源项目指令模型数学推理模型自然语言处理
Qwen2-Math-1.5B-Instruct是基于Qwen2系列开发的数学推理专用指令模型。该模型在解决复杂多步逻辑推理的数学问题上表现优异,性能超越多数开源模型。目前主要支持英文对话,可通过Hugging Face Transformers或ModelScope轻松部署使用。作为一个专业的数学推理工具,它为科研社区解决高级数学问题提供了有力支持。
quantized-models - 提供多源量化模型以提升大语言模型推理效率
GithubHuggingfacequantized-modelstransformers大型语言模型开源项目文本生成推理模型量化模型
quantized-models项目整合了多种来源的量化模型,旨在提高大语言模型的推理效率。模型支持者包括TheBloke、LoneStriker、Meta Llama等,提供gguf、exl2格式的支持。用户可通过transformers库便捷地进行文本生成,这些模型按现状发布,需遵循其各自的许可协议。
llama3-chinese - 基于Meta-Llama-3-8B的中英双语大语言模型
GithubLlama3-Chinese人工智能大语言模型开源项目自然语言处理
Llama3-Chinese是基于Meta-Llama-3-8B训练的中英双语大语言模型。该项目使用高质量多语言数据和先进训练方法,提升了模型的对话能力。项目提供完整的模型使用指南,包括下载、合并、推理和部署,并配有Web和CLI演示,方便研究者和开发者使用。
MoRA - 大型语言模型的高效参数微调方法
GithubLoRAMoRA参数效率开源项目微调深度学习
MoRA是一种针对大型语言模型的参数高效微调技术,利用高阶低秩更新实现高效训练。该方法适用于数学推理、预训练等多种任务,并与LoRA等技术兼容。MoRA提供多种更新类型和目标模块配置,满足不同研究需求。项目包含实现指南和示例代码,便于快速应用。
OLMo-7B-0724-Instruct-hf - 改进自然语言处理任务的问答精度与模型性能
GithubHuggingfaceOLMo开源项目模型模型评估自然语言处理训练数据语言模型
OLMo 7B Instruct是由Allen Institute for AI与多家机构于2024年7月发布的更新版语言模型。此版本通过微调技术优化基础模型的问答能力,基于Dolma和Tulu 2 SFT混合数据集进行训练,提高了绩效和安全性。其自回归Transformer结构适用于精确的英文自然语言处理任务。
mllm - 轻量级移动设备多模态大语言模型推理引擎
AI推理引擎Githubmultimodal LLM开源项目移动设备边缘计算量化
mllm是一款针对移动和边缘设备优化的多模态大语言模型推理引擎。该引擎采用纯C/C++实现,无外部依赖,支持ARM NEON和x86 AVX2指令集,并提供4位和6位整数量化。开发者可利用mllm构建智能个人助理、基于文本的图像搜索、屏幕视觉问答等移动应用,实现本地推理而无需上传敏感数据。
EXAONE-3.0 - 英韩双语7.8B参数大规模语言模型
EXAONE 3.0Github人工智能开源项目机器学习自然语言处理语言模型
EXAONE 3.0是LG AI Research开发的英韩双语大规模语言模型,参数规模达78亿。该模型通过8T优质数据预训练和指令微调,在MT-Bench等多项评测中表现出色。EXAONE 3.0能够进行跨语言交互,处理复杂指令,并生成准确回应。这一开源项目为自然语言处理研究和应用开发提供了重要工具。
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