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

mamba-2.8b - 突破性能界限的高效开源语言模型

Apache 2.0GithubHuggingface开源许可开源项目模型法律版权软件许可

mamba-2.8b是一个开源语言模型，采用状态空间模型架构，在性能和效率方面有所突破。该模型参数规模较小，但具有较快的推理速度和良好的文本生成能力。mamba-2.8b为自然语言处理领域提供了新的可能性，适用于需要快速响应的应用场景。研究人员和开发者可以基于此模型探索高效的AI解决方案。

gemma-7b - Google推出的轻量级开源大语言模型

GemmaGithubHuggingface人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理

Gemma-7b是Google基于Gemini技术推出的开源大语言模型,拥有70亿参数。该模型在6万亿token的多样化数据集上训练,支持8192个token的上下文长度。Gemma-7b在MMLU、HellaSwag等多项基准测试中表现优异。模型采用严格的数据清洗和安全评估流程,为研究人员提供高性能且负责任的AI工具,促进AI技术的普及与创新。

aya-23-8B - 支持23种语言的开源多语言大模型

Aya-23-8BGithubHuggingface人工智能多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理

Aya-23-8B是由Cohere For AI开发的开源多语言大模型，基于Command系列模型架构，通过Aya Collection数据集进行指令微调。该模型包含80亿参数，支持阿拉伯语、中文、英语在内的23种语言，具有8192的上下文长度。模型采用优化的Transformer架构，主要面向学术研究和非商业应用场景。

bloom-7b1 - 支持57种语言的开源大型语言模型

BLOOMGithubHuggingface人工智能多语言大型语言模型开源开源项目模型

BLOOM是BigScience项目开发的开源大型语言模型，支持45种自然语言和12种编程语言，拥有1760亿参数。该模型使用1.5TB预处理文本在法国超级计算机上训练，可用于文本生成、信息提取和问答等任务。BLOOM采用RAIL开放许可证，旨在推动语言模型公共研究，但不适用于高风险场景。

mt5-large - 多语言文本转换模型支持101种语言处理

GithubHuggingfacemT5多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理预训练

mt5-large是基于Google's mT5架构开发的大规模多语言预训练模型。该模型在覆盖101种语言的mC4语料库上训练，可处理中文、英语、法语等多语言任务。mt5-large采用统一的文本到文本格式，在多语言NLP基准测试中表现出色。值得注意的是，该模型需要针对特定下游任务进行微调后才能使用。mt5-large为多语言自然语言处理研究和应用提供了坚实基础，有助于推动跨语言AI技术的发展。

Mistral-7B-v0.1-sharded - 模型带来更高效的文本生成性能

GithubHugging FaceHuggingfaceMistral 7Btransformer模型大语言模型开源项目模型预训练

Mistral-7B-v0.1是一个预训练的生成文本模型，拥有70亿参数，采用先进的变压器架构，并在多项基准测试中表现优于Llama 2 13B。该模型分片为2GB，以减少RAM需求，适合在资源有限的环境中应用，但不包含内容监管功能。若遇到'mistral'错误，通过安装transformers源代码可解决。

gpt-neo-2.7B - EleutherAI开发的27亿参数GPT-Neo语言模型展现多任务处理能力

EleutherAIGPT-NeoGithubHuggingface开源项目模型深度学习自然语言处理语言模型

GPT-Neo 2.7B是EleutherAI基于GPT-3架构开发的大规模语言模型，在The Pile数据集上训练了4200亿个token。模型在语言理解、科学推理等多个评估任务中表现优异，超越同等规模的GPT-2和GPT-3 Ada。尽管存在潜在偏见，GPT-Neo 2.7B仍为自然语言处理领域提供了新的研究方向和应用可能。

OLMo-7B - 专注于语言模型科学的开放模型

GithubHuggingfaceOLMo开源项目模型模型性能训练数据集语言模型

OLMo系列模型由Allen Institute for AI开发，旨在推进语言模型科学。该系列模型使用Dolma数据集进行训练，提供诸如OLMo 7B等多种版本及详细的训练检查点和代码支持。这些模型可用于英文学术研究，并可在Hugging Face平台上获取。项目获得哈佛大学、Databricks、AMD等机构支持，并在MMLU测试中显示出明显的性能提升。

zephyr-7B-beta-AWQ - 基于Mistral模型优化的高性能7B开源对话模型，支持AWQ量化部署

AI模型GithubHuggingfaceZephyr 7B Beta大语言模型开源项目微调性能评估模型

Zephyr-7B-beta是基于Mistral-7B-v0.1模型的开源对话助手，采用DPO技术训练，在多项基准测试中表现优异。模型支持AWQ 4-bit量化，文件大小仅4.15GB，可通过多种框架高效部署。该项目使用MIT许可证，主要支持英语，适合研究和教育用途。

SOLAR-10.7B-v1.0 - 深度扩展技术驱动的大语言模型实现超30B参数级性能

GithubHuggingfaceSOLAR-10.7B人工智能大模型开源项目模型深度学习语言模型

SOLAR-10.7B采用深度扩展(DUS)技术开发，通过整合Mistral 7B权重和持续预训练，实现10.7B参数达到30B级模型性能。在H6评测中得分74.20，高于Mixtral-8x7B等大型模型。模型以Apache-2.0许可开源发布，提供完整预训练版本。

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