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Ministral-8B-Instruct-2410

多功能高效语言模型,兼具多语言和代码处理能力

Ministral-8B-Instruct-2410是一款高效的语言模型,具有128k上下文窗口、函数调用支持和多语言代码训练等特点,显著提升同类模型性能。该模型适用于本地智能设备和边缘计算,经过针对性优化以提升多语言和代码处理能力。根据Mistral Research License,该模型适用于非商业研究。Ministral-8B在知识、常识、代码、数学及多语言基准测试中表现优异,为广泛应用提供了强大的支持。

starcoder2-self-align - 自我校准的代码生成大型语言模型
GithubStarCoder2-Instruct代码生成大语言模型开源项目数据生成流水线模型训练
StarCoder2-15B-Instruct-v0.1是一款完全自我校准的代码生成大型语言模型,采用公开透明的工作流程,无需人工注释或专有数据。模型通过生成大量指令-响应对,进一步微调自身。专为Python代码生成任务优化,支持语法验证和定制排序。提供详细的训练和评估信息,包括数据生成、模型优化和性能验证,适用于多种编程任务。模型强调透明度和开放许可,提升代码生成的准确性和效率。
instructor - 管理大型语言模型结构化输出的Python库
APIGithubLLMsPydanticPython库instructor开源项目
Instructor是一个优化的Python库,专为简化和增强大型语言模型(LLMs)的结构化输出设计。它提供了一系列强大的功能,如自动验证、重试机制和流式处理。支持多种主流模型,是提升LLM工作流效率的理想选择。
Aurora - 通过指令调优激活 Mixtral-8x7B 稀疏专家混合体的中文聊天功能
AuroraGithubMixtral-8x7B中文对话能力开源项目指令调优语言模型
Aurora项目通过整合三大中文数据集,提升了Mixtral-8x7B稀疏专家模型的中文对话能力。通过数据预处理和指令微调,该模型在C-Eval、MMLU和CMMLU基准测试中表现出色。这项研究首次在稀疏专家模型上应用指令微调,提升了模型的架构能力,特别是在零样本任务中表现卓越。
LRV-Instruction - 通过稳健指令调优降低多模态模型幻觉风险
GPT4GithubLRV-InstructionMiniGPT4mplug-owl多模态模型开源项目
该项目通过稳健的指令调优,减少大规模多模态模型的幻觉现象,提升其在复杂视觉和语言任务中的表现。LRV-Instruction 数据集包含多种视觉和语言任务数据,通过 GPT-4 生成,提供正面和反面的指令示例,以提高模型的鲁棒性和准确性。最新的研究进展和更新内容不断推进多模态图表理解和图像上下文推理基准的发展,为相关领域提供重要的数据支持。
mlc-llm - 通用大语言模型高性能部署引擎
AI模型优化GithubMLC LLMMLCEngine开源项目机器学习编译器高性能部署
MLC LLM是一款用于大语言模型的高性能部署引擎,支持用户在各种平台上开发、优化和部署AI模型。核心组件MLCEngine通过REST服务器、Python、JavaScript、iOS和Android等接口提供OpenAI兼容的API,支持AMD、NVIDIA、Apple和Intel等多种硬件平台。项目持续优化编译器和引擎,与社区共同发展。
Zephyr 7B - 大型多语言自然语言处理模型
AI工具Zephyr 7B人工智能机器学习自然语言处理语言模型
Zephyr 7B是一款拥有70亿参数的大型语言模型,具备出色的自然语言理解和生成能力。该模型支持多语言翻译、文本摘要、情感分析和问答等功能,可应用于内容创作、客户服务和研究等领域。Zephyr 7B通过多样化的文本语料训练,能够处理复杂的语言任务,如智能对话系统、自动文章生成和跨语言信息检索等。这一技术进步为各行业带来新的可能性,助力企业提高效率和创新能力。
Instruct2Act - 利用大语言模型实现多模态指令向机器人操作的映射
GithubInstruct2Act多模态指令大型语言模型开源项目机器人操控零样本方法
Instruct2Act是一种创新框架,通过大语言模型将多模态指令转化为机器人操作。该框架生成Python程序,有效结合感知、规划和动作环节,将复杂指令转化为精准策略代码。在不同场景尤其是桌面操作领域,框架的零样本方法表现优异,超越了许多现有的学习策略。
Baichuan-7B - 开源中英双语大规模预训练模型,支持商用
Baichuan-7BGithubTransformer结构中英双语开源可商用开源项目预训练语言模型
Baichuan-7B是由百川智能开发的开源可商用中英双语大规模预训练语言模型。基于Transformer结构,该模型在1.2万亿tokens上训练,拥有70亿参数,并提供4096长度的上下文窗口。在中文和英文的基准测试(C-Eval和MMLU)中表现出色。该模型可在Hugging Face和ModelScope平台上获取,适合开发者和研究人员使用。
LLaMA-Pro - 具有块扩展的渐进式 LLaMA
GPT模型GithubLLaMA ProMetaMath开源项目深度学习自然语言处理
LLaMA-Pro项目通过模块扩展实现渐进式改进,显著提升算法性能。开源代码和模型包括LLaMA-Pro-8B和Mistral-Pro-8B-v0.1,后者在多个基准测试中表现优异,尤其在代码与数学能力方面超越主流型号。项目还提供了本地执行方法和训练代码。在ACL 2024大会上,项目论文已被接收,展示出其学术和实用价值。同时,LLaMA-Pro项目提供评估工具和预训练样例,支持开发者高效开发。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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