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NeuralDaredevil-8B-abliterated

优秀的开源8B参数量大语言模型，在Open LLM排行榜中领先

深度学习HuggingfaceNeuralDaredevil-8B人工智能开源项目模型Github语言模型模型评估

NeuralDaredevil-8B-abliterated是一个经过DPO微调的8B参数量大语言模型。该模型通过abliteration过程和orpo-dpo-mix-40k数据集训练，成功恢复并提升了性能。在Open LLM Leaderboard上，其MMLU得分领先同级别模型。模型支持GGUF、EXL2、AWQ等多种量化版本，适用于角色扮演等无需对齐的应用场景。在AGIEval、GPT4All等多项评测中，NeuralDaredevil-8B-abliterated均展现出优异表现，是目前表现最佳的开源8B参数量语言模型之一。

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Daredevil-8B-abliterated - 开源8B模型，适用于无对齐需求的应用和角色扮演
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Daredevil-8B - 高性能文本生成模型
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NeuralMonarch-7B - 基于Mistral架构的7B参数大语言模型在多项基准测试中展现卓越性能
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NeuralMonarch-7B是基于Monarch-7B开发的开源语言模型，通过DPO技术微调并使用LazyMergekit整合多个基础模型。在Nous基准测试中获得62.73分的平均成绩，支持8k上下文窗口，专注于指令理解和逻辑推理能力。模型提供GGUF量化版本，可用于聊天及推理等多种应用场景。
Delexa-7b - 多基准测试中展现出色表现的开源语言模型探索
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Delexa-7b是开源的大型语言模型，在通用语言任务中表现优越。其在多项基准测试中，包括HellaSwag Challenge，获得了86.49%的准确率。该模型支持生成特定内容，并具备不生成非法内容的能力。在llm-judge平台上的初步评估中，Delexa-7b取得了8.143750的平均得分。其应用领域涵盖STEM推理和AI开发实验，需注意在使用时避免可能的有害生成内容。
Llama-3.1-Storm-8B - 多任务智能的高性能开源语言模型
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Llama-3.1-Storm-8B是基于Llama-3.1-8B-Instruct改进的开源语言模型。通过自主数据筛选、定向微调和模型合并，它在10个基准测试中显著超越原始模型，包括指令遵循、知识问答、推理能力、真实性和函数调用。GPQA提升7.21%，TruthfulQA提升9%，函数调用准确率提升7.92%。支持Transformers、vLLM和Ollama等多种部署方式，为AI开发者提供高性能的通用型语言模型选择。
Starling-LM-7B-alpha - 开源模型在 MT Bench 测试中接近 GPT-4 水平
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Starling-LM-7B-alpha 是一个基于人工智能反馈强化学习(RLAIF)训练的开源大语言模型。该模型利用 GPT-4 标注的 Nectar 数据集和创新的奖励训练策略，在 MT Bench 测试中获得 8.09 分，性能仅次于 GPT-4 和 GPT-4 Turbo。研究团队已开源相关数据集、模型和在线演示。Starling-LM-7B-alpha 在多项基准测试中展现出优异性能，显示了其作为开源模型的巨大潜力。
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NeuralLLaMa-3-8b-ORPO-v0.3是基于Meta Llama-3.1-8B-Instruct的一款文本生成模型，主要用于提升自然语言生成效率。此模型在AI2 Reasoning Challenge、HellaSwag、MMLU、TruthfulQA和Winogrande等数据集上表现良好，提供高达84.9%的正常化准确率。通过多数据集的支持与量化策略，NeuralLLaMa-3-8b-ORPO-v0.3在多种应用场景中展现出色的性能，适用于各类行业需求。
decapoda-research-llama-7B-hf - Meta AI开发的7B参数开源语言模型
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DeepSeek LLM是一个包含67亿参数的先进语言模型,经过2万亿英文和中文token的训练。该模型在推理、编码、数学和中文理解等方面表现优异,超越多个同类模型。其67B Chat版本在编码和数学方面尤为出色,在HumanEval和GSM8K等基准测试中名列前茅。项目开源了7B和67B的base与chat版本,可用于学术和商业研究。
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