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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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internlm2-1_8b - 18亿参数开源语言模型支持20万字超长上下文输入
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OLMo-7B-0724-hf - OLMo开放式语言模型促进语言处理技术进步
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OLMo是由AI2开发的开源语言模型系列，旨在推动语言模型科学研究。该模型基于Dolma数据集训练，采用先进的Transformer结构，实现性能提升和多阶段优化。OLMo-7B-0724-hf具备强大的文本生成能力，适用于文本推理和生成任务。支持在HuggingFace平台上进行加载、微调和评估，且提供多种数据检查点，方便研究与开发。该项目得到多家机构支持，并在多个主要AI任务中表现优异。
neural-chat-7b-v3-1 - 在英特尔Gaudi2上优化的mistralai 7B语言模型
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neural-chat-7b-v3-1模型经过优化，利用mistralai/Mistral-7B-v0.1基础模型和DPO方法，适用于多种语言任务。结合Open-Orca/SlimOrca数据集，提升了ARC、HellaSwag与TruthfulQA等多项评估指标表现，并支持INT4、BF16等多种推理模式。非常适合高性能语言生成与处理应用，详细信息和使用指导可在GitHub和Hugging Face Leaderboard上查看。
DeepSeek-MoE - 创新MoE架构打造高效大规模语言模型
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DeepSeek-MoE项目开发了创新的混合专家架构语言模型，采用细粒度专家分割和共享专家隔离策略。该16.4B参数模型仅使用40%计算量就达到DeepSeek 7B和LLaMA2 7B的性能水平。模型可在单个40GB内存GPU上直接部署运行，无需量化，为学术和商业研究提供了高效便捷的工具。
Llama-3-8B-Ultra-Instruct-SaltSprinkle - 文本生成与多任务性能提升的融合模型
AI推理挑战DAREGithubHellaSwagHuggingfacemergekittext-generation开源项目模型
项目利用DARE TIES方法融合NousResearch与Dampfinchen模型，提升文本生成和推理性能。在AI2推理和HellaSwag测试中表现突出，准确率分别为61.35%和77.76%。项目增强了模型的推理能力及德语和故事生成的效果。需注意，该模型可能生成有害内容，用户使用时自行承担责任。详细结果可在Open LLM Leaderboard查看。
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-FP8-dynamic - 多语种量化优化模型，显著降低内存占用
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通过将权重和激活量化为FP8格式，该项目优化了Llama-3.1-Nemotron模型，显著降低了GPU内存与磁盘的占用。模型适用于商业与研究，支持多语言开发和会话助手的构建。利用vLLM，可以实现高效部署并具有OpenAI兼容性。Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-FP8-dynamic在诸多测试中表现优良，在Arena-Hard评估中达99.41%的恢复率。
L3-Umbral-Mind-RP-v3.0-8B - 专为重度主题角色扮演优化的开源AI语言模型
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L3-Umbral-Mind-RP-v3.0-8B是一个开源AI语言模型,专门针对重度主题角色扮演进行优化。该模型能更准确地模拟涉及心理疾病、自残、创伤和自杀等敏感话题的对话情境,避免过于乐观或轻描淡写的表述。通过合并多个预训练模型,这个8B参数的模型特别适合救赎/反向救赎类型的角色扮演场景。为获得最佳效果,建议使用星号或引号的RP格式。
aya-expanse-8b - Aya Expanse 8B开源多语言模型研究成果
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Aya Expanse 8B是由Cohere For AI开发的多语言大语言模型，注重数据套利、多语言偏好训练、安全调优和模型合并等研究领域。它支持23种语言，具有8亿参数的先进架构。用户可以使用Cohere Playground或Hugging Face进行互动探索。该模型在CC-BY-NC许可证下发布，仅限非商业用途。了解更多信息，请访问相关博客和评估数据集。
GritLM-7B - 开源大语言模型在文本生成和分类任务中展现突出表现
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GritLM-7B在文本分类、检索和聚类等多项任务中表现优秀。实测数据显示，模型在AmazonPolarity分类任务达到96.52%准确率，Banking77分类达到88.47%准确率。此外，模型还集成了文本相似度计算、排序和聚类分析等功能，可应用于多样化的自然语言处理场景。
llama-7b - 70亿参数的开源大语言模型
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LLaMA-7b是一个拥有70亿参数的开源大型语言模型，采用非商业许可协议。该模型在文本生成、问答系统等多个自然语言处理任务中表现出色，提供强大的语言处理能力，但仅限非商业用途。用户需通过官方表单申请访问权限。此仓库为已获授权但遇到权重文件丢失或格式转换问题的用户提供支持。
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