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支持8K输入长度的7B长序列模型

XGen Salesforce AI Research 7B LLM 8K Input Sequence Length HuggingFace Hub Github 开源项目

Salesforce AI Research发布了XGen模型系列，支持最长8K输入序列。这些模型包括适用于4K和8K序列长度的基础模型以及经过指令微调的8K模型。模型使用OpenAI的Tiktoken进行分词，并可用于自回归采样。访问HuggingFace Hub获取更多模型详细信息和使用方法。

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介绍相关项目

Qwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4 - 提升多语言处理能力，支持超长文本输入

GithubHuggingfaceQwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4多语言功能开源项目模型生成能力语言模型长文本处理

Qwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4基于Transformer架构，支持多语言生成和理解，具备长达131,072个标记的处理能力。多专家模型设计增强了在语言生成、代码编写及数学推理方面的表现。提供详细的模型部署指导，利用YARN技术提升长文本处理性能。量化模型基准测试和速度对比数据可协助开发者优化深度学习应用。更多信息和更新请参阅相关博客及文档。

h2o-danube3-500m-base - 500M参数的大规模语言模型，支持离线文本生成

GPTGithubH2O.aiHuggingface大语言模型开源项目模型模型架构转化器

由H2O.ai推出的h2o-danube3-500m模型，是一个大规模语言模型，采用Llama 2架构调整及500M参数设计。模型支持原生离线运行，尤其适用于手机设备，并集成Mistral分词器，拥有32,000词汇量及8,192长度的上下文生成能力。在支持transformers库的环境中，模型可在GPU设备上有效运行，并且支持量化和多GPU分片处理。重要提醒用户在使用模型生成的内容时保持审慎态度并自行承担责任。

GLM-4 - 多语言支持与长文本处理能力

AI对话GLM-4Github多模态大语言模型开源项目长文本

GLM-4-9B系列是智谱AI推出的开源预训练模型,包括基础版、支持128K上下文的Chat版、1M长文本版及多模态版。该系列支持26种语言,在语义理解、数学计算、逻辑推理等多项评测中表现优异。GLM-4-9B-Chat具备网页浏览、代码执行等功能,GLM-4V-9B则增加了视觉理解能力。这些模型在多项基准测试中均超越了同规模竞品。

aya-23-8B-GGUF - 更精细的文本生成量化选项分析

GithubHuggingfacetransformers开源项目文本生成模型质心量化

项目使用最先进的llama.cpp imatrix量化技术，支持多语言文本生成。多种量化格式，例如Q8_0和紧凑型IQ系列，提供应用的灵活性。用户依据硬件选择文件，以优化性能。创新量化处理为多语言文本生成提供了更高效的实现路径。

VGen - 多功能开源视频生成工具库

AI模型GithubVGen开源项目视频生成阿里巴巴

VGen是一个功能丰富的开源视频生成工具库。它整合了多个先进的视频生成模型，可根据文本、图像、动作和主体等输入创建高质量视频。VGen提供可视化、采样、训练和推理等实用工具，支持图像到视频、文本到视频等多种任务。该项目具有良好的扩展性和完整性，由阿里巴巴集团通义实验室开发。

internlm-xcomposer2d5-7b-4bit - 简化大型语言模型的文本与图像处理新纪元

4位量化模型GithubHuggingfaceInternLM-XComposer开源项目文本图像理解模型视频理解长上下文能力

InternLM-XComposer2.5在文本与图像理解领域展现非凡性能，其应用灵活性媲美GPT-4V，仅靠7B参数即可完成复杂任务。模型通过24K图文上下文训练与96K扩展能力，适用于大量输入输出任务。此外，项目提供了4-bit量化模型来有效降低内存消耗，并支持使用Transformers快速集成，涵盖从视频理解到多图对话的多种应用场景。

genslm - 基因组尺度语言模型揭示SARS-CoV-2进化动态

GenSLMsGithubSARS-CoV-2基因组语言模型序列嵌入开源项目进化动力学

GenSLM项目开发了基因组尺度语言模型(GenSLMs)，用于研究SARS-CoV-2的进化动态。该项目提供预训练模型和数据集，实现序列嵌入计算和合成序列生成。其分层语言模型融合扩散模型和Transformer，可捕捉全基因组序列的全局上下文和长程相互作用。GenSLM为病毒进化研究和基因组分析提供了新的分析工具。

gemma - Google DeepMind开源的Gemma大语言模型

GemmaGithubGoogle DeepMindJAX大语言模型开源权重开源项目

Gemma是Google DeepMind推出的开源大语言模型系列，基于Gemini技术开发。项目提供Flax和JAX框架的推理实现和示例，支持CPU、GPU和TPU等多种硬件平台。包括模型权重下载、入门指南、示例代码和教程，便于开发者学习和应用。Gemma共有2B和7B两种参数规模的模型可供选择。

text-generation-inference - 生产级高性能文本生成推理工具

GithubHugging FaceText Generation Inference分布式追踪大语言模型开源项目量化

Text Generation Inference (TGI) 是一个部署和服务大型语言模型的工具包。它支持Llama、Falcon、StarCoder、BLOOM、GPT-NeoX等流行的开源模型，提供简便的启动器、分布式追踪、张量并行、多GPU推理加速、令牌流等特性。TGI还支持权重量化和安全张量加载，具备自定义提示生成和微调功能，兼容Nvidia、AMD、Inferentia、Intel GPU、Gaudi和Google TPU等硬件平台。

Xwin-LM-7B-V0.2 - 优化大语言模型对齐技术，显著提升性能

AlpacaEvalGithubHuggingfaceXwin-LM大语言模型对齐技术开源项目强化学习模型

Xwin-LM项目开发并开源大语言模型对齐技术，涵盖监督微调、奖励模型等多种方法。基于Llama2构建的版本在AlpacaEval评测中表现卓越，超过GPT-4。最新的Xwin-LM-7B-V0.2和13B-V0.2在与GPT-4的比较中分别达到59.83%和70.36%胜率。项目不断更新以提高模型的稳定性和可重复性。

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