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OpenHermes-2.5-Mistral-7B

Mistral-7B微调模型 OpenHermes-2.5 展现强大通用及编程能力

语言模型模型Mistral-7B人工智能Github聊天机器人OpenHermesHuggingface开源项目

OpenHermes-2.5-Mistral-7B是Mistral-7B的改进版本,通过100万条高质量数据训练而成。模型在GPT4All、AGIEval和TruthfulQA等基准测试中表现出色,同时提升了代码生成能力。它使用ChatML格式,支持系统提示和多轮对话。凭借在通用任务和编程领域的优异表现,OpenHermes-2.5成为一个全面而强大的开源语言模型选择。

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介绍相关项目
BELLE - 推动中文大语言模型的开源发展与指令微调
BELLEGithub中文优化大语言模型开源社区开源项目指令微调
BELLE项目致力于推动中文对话大模型的开源发展，重点关注如何利用开源预训练大语言模型构建具有指令理解能力的个性化语言模型。该项目持续公开指令训练数据、模型、训练代码和应用场景，同时评估不同训练数据和算法对模型性能的影响。BELLE专门针对中文进行优化，仅采用ChatGPT生成的数据进行模型调优，不包含其他来源的数据。
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。
ChatGLM3 - 突破性能与功能的开源对话模型
AIChatGLM3Github大语言模型对话系统开源模型开源项目
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。
mistral.rs - 支持多种设备、模型量化的大型语言模型(LLM)推理平台，配备与Open-AI API兼容的HTTP服务器和Python绑定
GithubHTTP服务器LLM推理Python APImistral.rs开源项目模型量化
mistral.rs是一款支持多种设备、模型量化的大型语言模型(LLM)推理平台，配备与Open-AI API兼容的HTTP服务器和Python绑定，提供快速、精确的模型推理服务。平台支持文本和视觉模型，如AnyMoE、Llama等，采用LoRA技术和动态适配器，提高推理效率。用户可通过API在多种加速器上部署模型，实现快速计算和灵活应用。
Aquila2 - Aquila2开源模型与聊天模型指南
Aquila2AquilaChat2Github开源开源项目模型现在的用户
页面提供详细的Aquila2系列（包括Aquila2-7B、Aquila2-34B和Aquila2-70B-Expr）和AquilaChat2系列（包括AquilaChat2-7B、AquilaChat2-34B和AquilaChat2-70B-Expr）开源模型信息，包含快速入门指南、微调教程、长文本理解与评估方法及模型下载链接。最新新闻和更新展示了这些模型在多个数据集上的性能，及其在长文本理解和推理任务中的表现，帮助用户全面了解与应用。
mistral-inference - 高效部署和使用Mistral模型的实用指南
AI模型GithubMistral Inference代码安装使用指南开源项目模型下载
该项目提供了简洁高效的代码库，支持Mistral 7B、8x7B和8x22B模型的部署和运行。通过命令行界面和Python接口，可以方便地下载、安装和测试模型，并与其互动。项目包含详细的使用示例和多GPU环境的部署指南，为开发者和研究人员提供了可靠的支持。
Aurora - 通过指令调优激活 Mixtral-8x7B 稀疏专家混合体的中文聊天功能
AuroraGithubMixtral-8x7B中文对话能力开源项目指令调优语言模型
Aurora项目通过整合三大中文数据集，提升了Mixtral-8x7B稀疏专家模型的中文对话能力。通过数据预处理和指令微调，该模型在C-Eval、MMLU和CMMLU基准测试中表现出色。这项研究首次在稀疏专家模型上应用指令微调，提升了模型的架构能力，特别是在零样本任务中表现卓越。
BotChat - 创新评估大语言模型多轮对话能力的基准
BotChat BenchmarkGPT-4GithubLLM对话生成开源项目评估
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。
Chinese-Llama-2-7b - 开源且可商用的中文Llama2模型，兼容中英文SFT数据集与llama-2-chat格式
Chinese Llama 2 7BGithubHuggingFaceLlama2开源项目模型开源量化模型
项目提供开源且商用的中文Llama2模型及中英文SFT数据集，兼容llama-2-chat格式并支持优化。项目包含在线演示、多模态模型、Docker部署和API接口，支持多种硬件配置，用户可快速下载与测试。
Eurus - 专注推理能力的开源大语言模型套件
AI模型EurusGithubLLM开源项目机器推理自然语言处理
Eurus是一套专为复杂推理任务优化的开源大语言模型套件。在覆盖5个任务领域的12项测试中，Eurus-70B模型超越了GPT-3.5 Turbo的表现。该模型在LeetCode和TheoremQA等基准测试中取得显著进步，性能大幅领先于其他开源模型。Eurus项目还包括UltraInteract数据集和Eurus-RM-7B奖励模型，为推理任务提供全面解决方案。
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