openchat_3.5

开源创新：OpenChat挑战70B模型新高度

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OpenChat通过C-RLFT策略实现了在混合质量数据上的无偏好标签微调，性能与ChatGPT相媲美，并在多项测试中超越更大规模模型。作为一个高性能且具有商业潜力的开源语言模型，OpenChat支持高效部署和OpenAI兼容接口，适用于高通量在线服务，并推动AI开放研究的持续发展，促进技术创新。

openchat-3.5-1210 - 7B参数规模开源语言模型在多项测试中超越大规模商业模型

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OpenChat-3.5-1210在Mistral-7B基础上采用C-RLFT技术开发，通过多样化数据训练实现性能突破。模型在编程、对话和数学推理等多个领域展现出色表现，基准测试成绩优于部分大规模商业模型。此外，模型还配备评估反馈功能，支持多种应用场景。作为参数规模仅7B的开源模型，OpenChat-3.5-1210体现了小型模型的巨大潜力。

openchat - 采用混合质量数据训练的高性能开源语言模型

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OpenChat是一个创新的开源语言模型库,采用C-RLFT策略从混合质量数据中学习。该模型在7B规模下实现了与ChatGPT相当的性能,无需偏好标签。项目致力于开发高性能、商用级的开源大语言模型,并持续进步。OpenChat支持多GPU部署,提供兼容OpenAI的API服务,适用于编码、聊天等多种任务。

openchat-3.5-0106 - 基于Mistral的7B开源语言模型在多项测试中超越大型模型

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OpenChat-3.5-0106是基于Mistral-7B架构开发的开源语言模型,具备编程、数学推理和对话等功能。模型支持8192上下文长度,提供编程专用和通用两种模式。在HumanEval、GSM8K等基准测试中,该模型展现出超越部分大型商业模型的性能。此外,模型还集成了实验性的评估器功能

openchat-3.5-0106-gemma - OpenChat 3.5基于Gemma的强大语言模型新基准

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OpenChat 3.5模型凭借C-RLFT技术在开源社区展示优异性能，其表现胜过Mistral版本以及Gemma-7b和Gemma-7b-it。多项测试如AGIEval和HumanEval验证了其卓越性能。建议使用OpenChat API服务器部署，需配置24GB内存GPU。需注意模型可能产生的信息幻觉和安全风险，适用于需安全响应的场景。更多信息可查看安装指南和使用案例。

openchat-3.6-8b-20240522 - 基于Llama 3架构的混合数据训练语言模型

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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。

open-chatgpt - 通过最少计算资源训练个性化的ChatGPT模型开源库

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Open-ChatGPT是一个开源库，能够使用个人数据和最少的计算资源训练个性化的ChatGPT模型。该库提供端到端训练框架，支持分布式训练和卸载，适用于使用DeepSpeed和RLHF技术训练的模型。项目还包括Stanford Alpaca Lora的最新实现，并提供丰富的公开指令调整和RLHF数据集，便于开发者和研究人员使用。

ChatGLM3 - 突破性能与功能的开源对话模型

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ChatGLM3是智谱AI与清华大学KEG实验室联合开发的开源对话模型。该模型在保持对话流畅和易于部署的基础上，引入了更强大的基础架构、更全面的功能支持和多个开源版本。ChatGLM3-6B不仅支持多轮对话，还能进行工具调用和代码执行，在10B以下模型中表现出色。此外，项目还开源了基础模型和长文本版本，为学术研究和商业应用提供了多样化选择。

Telechat - 开源多语言对话模型，支持长文生成和高效部署

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TeleChat是一系列开源大语言模型,包含1B至12B规模,支持中英双语。采用优化结构和训练方法,在多领域表现优异。项目开源预训练数据集和评测结果,支持模型微调与高效部署。

OpenChatKit - 强大的开源对话模型开发工具包

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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。

BotChat - 创新评估大语言模型多轮对话能力的基准

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BotChat基准测试通过分析大语言模型生成的对话评估多轮聊天能力。基于MuTual-Test数据集,该项目生成了大规模模型对话数据,并采用单轮评估、BotChat Arena和人类对话对比等方法全面评估主流LLM对话质量。研究发现GPT-4表现最佳,部分小型开源模型在短对话中也有不错表现。这一创新基准为改进LLM对话能力提供了新思路。

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