mpt-7b

高性能开源大语言模型

Huggingface 模型深度学习大语言模型开源 MPT-7B Github 开源项目自然语言处理

MPT-7B是一个开源大语言模型,在1万亿英文文本和代码上预训练。其改进的Transformer架构支持高效训练和推理,可处理超长输入。模型采用ALiBi技术处理长序列,无需位置嵌入。MPT-7B支持商业使用,为开发者提供了适用于多种下游任务微调的强大基础模型。

文档

MiniCPM3-4B - 轻量高效的开源模型支持长文本处理和函数调用

GithubHuggingfaceMiniCPM3人工智能大语言模型开源模型开源项目机器学习模型

MiniCPM3-4B是一款开源语言模型，仅用4B参数就达到了接近GPT-3.5-Turbo的性能。它具备32k上下文窗口、函数调用和代码解释器等功能，在中英双语、数学和编程等多个基准测试中表现出色。通过创新的训练策略，MiniCPM3-4B实现了与7B-9B模型相当的能力，为资源受限的AI应用场景提供了高效选择。

t5-3b - 统一多语言自然语言处理任务的创新模型

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T5-3B是一个拥有30亿参数的多语言自然语言处理模型。它采用创新的文本到文本框架，统一处理机器翻译、文档摘要、问答和分类等多种NLP任务。该模型在C4语料库上预训练，并在24个任务中进行评估，展现出优秀的多语言和多任务处理能力。T5-3B为NLP领域的迁移学习研究提供了新的思路和可能性。

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。

internlm-chat-7b - 中文对话模型，实现增强推理能力与长文本处理

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InternLM-Chat-7B是一款开源的AI模型，具备70亿参数，专为实际应用场景优化。模型通过高质量数据训练，以支持8k字符的长上下文和增强推理能力。用户可以利用灵活的工具集自定义其应用流程。使用OpenCompass评估显示出其在多项能力上的优势。需注意的是，生成文本时可能存在偏见和不当内容，需要谨慎使用。

bloomz-7b1 - 突破性的多语言开源预训练语言模型

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bloomz-7b1是一个开源的多语言预训练模型，拥有70亿参数，集成了40余种自然语言和13种编程语言的处理能力。该模型基于text-generation技术，可用于自然语言推理、程序合成和句子完成等任务，在跨语言处理领域具有广泛应用价值。作为一个功能强大的多语言NLP工具，bloomz-7b1为研究人员和开发者提供了丰富的语言处理资源。

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。

mpt-1b-redpajama-200b - 适应性强的1.3B参数解码器模型

GithubHuggingfaceMPT-1b-RedPajama-200bRedPajama变压器开源项目模型模型架构训练数据

MPT-1b-RedPajama-200b是一个1.3B参数的解码器模型，由MosaicML在2023年4月使用RedPajama数据集训练。该模型采用改良的解码器架构，使用ALiBi和QK LayerNorm提升训练效率，不依赖位置嵌入。训练中使用了67% Common Crawl和15% C4数据，目标是复刻Llama系列的训练集。部署模型时需要启用信任远程代码，并支持优化的FlashAttention实现，助力自然语言处理研究的发展。

Qwen2.5-7B - 支持长文本和多语言的先进预训练语言模型

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Qwen2.5-7B是一款拥有76亿参数的大规模预训练语言模型。它支持128K tokens的上下文理解和8K tokens的文本生成，显著增强了知识储备、编码和数学能力。该模型在指令遵循、长文本生成和结构化数据理解方面表现出色，并可处理29种以上语言。Qwen2.5-7B作为基础模型，为进一步的微调和应用开发奠定了坚实基础。

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

GithubGritLM-7BHuggingfaceMTEB开源项目机器学习模型模型评估自然语言处理

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。

miqu-1-70b - 高性能70B大语言模型，支持32k上下文，采用Mistral格式

GithubHuggingfacemiqu 70b人工智能大型语言模型开源项目提示词格式模型模型设置

miqu-1-70b是一款采用Mistral格式的大型语言模型，具有32k tokens的上下文处理能力。模型采用高频基础ROPE设置，无需额外调整即可发挥优秀性能。经过温度系数1和top_p 0.95的参数组合测试，该模型适用于广泛的自然语言处理任务。

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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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