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openchat-3.6-8b-20240522

基于Llama 3架构的混合数据训练语言模型

机器学习HuggingfaceGithub开源项目模型人工智能开源技术OpenChat 3.6语言模型

OpenChat-3.6-8b-20240522是基于Llama 3架构开发的8B参数规模语言模型。模型采用混合质量数据训练方法，支持8192个上下文长度，可通过OpenChat包或OpenAI兼容API部署。适用场景包括代码开发、对话交互等通用任务，在基准测试中显示出相对同规模模型的性能优势。模型在复杂推理、数学运算等方面存在一定局限，且可能出现信息幻觉现象。

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llava-onevision-qwen2-72b-ov-chat - 多模态大语言模型支持图像、多图和视频交互
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OpenChatKit是一套功能全面的开源工具包,用于开发专业和通用对话模型。它集成了指令微调的语言模型、内容审核模型和可扩展检索系统。该项目提供训练、微调和测试各种规模模型的代码,并支持检索增强功能。OpenChatKit基于OIG-43M数据集训练,由Together、LAION和Ontocord.ai联合开发。这一灵活的基础设施为开发者构建定制对话应用提供了便利。
Llama-2-7b-chat-hf-q4f32_1-MLC - 基于Llama-2的MLC格式聊天模型
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这是一个基于Llama-2-7b-chat-hf的MLC格式q4f32_1模型，支持MLC-LLM和WebLLM项目。模型提供命令行聊天、REST服务器和Python API三种调用方式，可用于开发聊天应用及系统集成。
Llama-2-70b-chat-hf - Meta开发的700亿参数对话型语言模型
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Llama-2-70b-chat-hf是Meta开发的大型语言模型,拥有700亿参数。该模型经过对话微调,适用于助手式聊天等场景,在多数基准测试中优于开源聊天模型。Llama 2系列采用优化的transformer架构,通过监督微调和人类反馈强化学习提升性能。模型支持英语商业和研究用途,可用于各种自然语言生成任务。
vicuna-7b-v1.5-16k - 高性能开源聊天助手模型 支持16K长文本输入
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vicuna-7b-v1.5-16k是LMSYS开发的开源聊天模型，通过ShareGPT收集的12.5万条对话数据对Llama 2进行微调。模型支持16K上下文长度，采用线性RoPE缩放技术，主要应用于语言模型和聊天机器人研究。该项目提供完整的命令行界面和API接口，方便研究人员和开发者快速部署使用。
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Llama-2-13b-chat-hf - Meta开发的130亿参数大语言模型支持多种自然语言处理任务
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Llama-2-13b-chat-hf是Meta开发的大规模语言模型,拥有130亿参数。该模型经过对话任务微调,在多项基准测试中表现优异,支持文本生成、问答等自然语言处理任务。Llama-2采用公开数据集训练,不含Meta用户数据,提供商业许可。此Hugging Face版本便于研究和开发使用。
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