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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

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。

Llama-2-7b-chat-hf - Meta开发的70亿参数对话语言模型
GithubHuggingfaceLlama 2人工智能元宇宙大语言模型开源项目模型自然语言处理
Llama-2-7b-chat-hf是Meta开发的大型语言模型,专为对话场景优化。该模型拥有70亿参数,采用优化的Transformer架构,通过监督微调和人类反馈强化学习提高了效果。它适用于助手式聊天等自然语言生成任务,在多项基准测试中表现出色,有用性和安全性可与部分闭源模型相媲美。
Mixtral-8x7B-v0.1 - 多语言预训练大语言模型 超越Llama 2 70B性能
GithubHugging FaceHuggingfaceMixtral-8x7B大语言模型开源项目模型模型优化稀疏混合专家
Mixtral-8x7B是一款预训练的生成式稀疏专家混合大语言模型,在多数基准测试中性能优于Llama 2 70B。该模型支持法语、意大利语、德语、西班牙语和英语等多语言处理。开发者可通过Hugging Face transformers库或vLLM部署使用,并可采用半精度、8位和4位量化等方法降低内存占用。作为基础模型,Mixtral-8x7B不含内置审核机制,使用时需注意。
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-2-13b-hf - Meta开源的130亿参数语言模型 适用于多种NLP任务
GithubHuggingfaceLlama 2人工智能元宇宙大语言模型开源项目模型自然语言处理
Llama-2-13b-hf是Meta开发的大规模语言模型,拥有130亿参数。该模型在2万亿tokens的公开数据上预训练,采用优化的Transformer架构。它支持对话、问答、文本生成等多种NLP任务。与Llama 1相比,Llama 2在代码、常识推理、世界知识等基准测试中表现更佳。此模型开源可用于商业和研究,为AI应用开发奠定了基础。
Llama-3_1-Nemotron-51B-Instruct - NVIDIA开发的高效大语言模型
GithubHuggingfaceLlama-3人工智能大语言模型开源项目模型神经网络架构搜索蒸馏
Llama-3_1-Nemotron-51B-Instruct是NVIDIA开发的大语言模型,采用神经架构搜索方法平衡准确性和效率。该模型内存占用低,可在单个H100-80GB GPU上运行大型工作负载。模型在英语对话和编程方面表现出色,也支持非英语语言。经过安全评估和对抗性测试,适合商业应用。
internlm2-20b - 提供深度适应性和超长文本理解能力的20B语言模型
GithubHuggingfaceInternLM对话模型开源项目性能评测模型模型开源评测工具
InternLM2-20B是一款支持20万字符上下文的语言模型,其在推理、数学和编程领域的表现突出。模型分为基础和对话优化版本,可以满足多样的语言处理需求。通过OpenCompass评测,其展示了卓越的综合性能,适合复杂的研究和商业应用。
h2o-danube2-1.8b-chat - 1.8B参数的聊天模型,提升自然语言生成效果
GithubH2O.aiHuggingfaceh2o-danube2-1.8b-chat变压器大语言模型开源项目文本生成模型
H2O.ai推出1.8B参数的h2o-danube2-1.8b-chat模型,基于Llama 2架构,并经过H2O LLM Studio和Mistral分词器微调。该模型适用于多种文本生成应用,支持transformers库中的集成和量化、分片设置,提升计算效率。在基准测试中表现优异,并重视负责与道德使用,欢迎用户反馈以优化性能。
Pretrained-Language-Model - 先进预训练语言模型与优化技术集合
GithubMindSporePyTorchTensorFlow开源项目自然语言处理预训练语言模型
此开源项目汇集了多个先进的预训练语言模型和相关优化技术。包含200B参数中文语言模型PanGu-α、高性能中文NLP模型NEZHA、模型压缩技术TinyBERT和DynaBERT等子项目。这些模型在多项中文NLP任务中表现出色,支持MindSpore、TensorFlow和PyTorch等多种深度学习框架。
Llama3-8B-1.58-100B-tokens - 基于BitNet架构的Llama3 8B量化版本
BitNetGithubHuggingfaceLlama3-8B-1.58开源项目模型模型训练语言模型量化
这是一个基于BitNet 1.58b架构的语言模型,通过对Llama-3-8B-Instruct进行微调开发。模型在FineWeb-edu数据集上完成了1000亿token的训练,采用1e-5学习率。测评显示其部分性能指标接近原版Llama3 8B,体现了极限量化在大型语言模型领域的应用潜力。
Llama-2-7b-hf - Meta开发的Llama 2开源大语言模型系列
GithubHuggingfaceLlama 2人工智能元宇宙大语言模型开源项目模型自然语言处理
Llama 2是Meta开发的开源大语言模型系列,包含7B、13B和70B三种参数规模。模型采用优化的Transformer架构,支持4k上下文长度,适用于对话等多种自然语言任务。Llama 2在多项基准测试中表现优异,提供预训练和微调版本,可用于商业和研究。该项目开放了详细的使用说明和评估数据,促进了大语言模型的开放研究。
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