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falcon-11B

11种语言支持的大规模语言模型，基于5000亿数据训练打造

Falcon2-11B语言模型人工智能Github模型自然语言处理机器学习开源项目Huggingface

Falcon2-11B是一个110亿参数的因果解码器模型，由TII开发并在5000亿个RefinedWeb tokens上训练。该模型支持11种语言，采用Flash-Attention 2技术，具有8192tokens的上下文长度。模型在多个基准测试中表现优异，适用于语言模型研究、文本生成、摘要和对话等任务的微调。

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FLM-2-52B-Instruct-2407是一个开源大规模语言模型，采用创新微调方法和优化架构。该模型拥有52.85B参数，基于GPT风格的仅解码器架构，并进行多项性能优化。在AlignBench基准测试中，模型展现出优秀的中文理解和生成能力，尤其在基础语言能力和中文高级理解方面表现突出，某些领域甚至超越了更大规模的模型。
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InternLM2-1.8B是一个18亿参数的开源语言模型，包含基础模型、对话模型和RLHF对齐版本。它支持20万字的上下文输入，在长文本理解、推理、数学和编程方面表现优异。该模型开放学术研究使用，并提供免费商业授权申请渠道。
Llama-2-7b-hf - Meta开发的开源语言模型 支持多种参数规模和商业应用
GithubHuggingfaceLlama 2人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理预训练模型
Llama-2-7b-hf是Meta推出的开源大型语言模型之一，采用优化的Transformer架构。该模型经过2万亿token预训练，拥有70亿参数，支持4k上下文长度。Llama 2系列提供预训练和微调版本，可用于多种自然语言生成任务。在多项基准测试中表现优异，并支持商业应用，是一个功能强大的开源AI工具。
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这是Meta开发的开源预训练语言模型，采用优化的Transformer架构，具有130亿参数。该模型支持4k上下文长度，经2万亿token训练，在多项基准测试中表现优异。模型可用于对话及各类自然语言生成任务，适合商业和研究用途。训练数据来自公开数据集，并通过人类反馈强化学习提升了模型性能和安全性。
InternVL2-2B - 多模态大语言模型支持多语言及多媒体理解
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InternVL2-2B是一个开源的多模态大语言模型,参数量为2.2B。该模型在文档理解、图表分析和场景文本识别等任务中表现优异,性能接近商业闭源模型。InternVL2-2B支持8K上下文窗口,可处理长文本、多图像和视频输入,大幅提升了多模态理解能力。作为一款出色的开源模型,InternVL2-2B为多模态人工智能研究和应用提供了新的可能性。
Llama-2-70b-hf - Meta开发的70亿参数开源大语言模型 支持多样化自然语言处理任务
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Llama-2-70b-hf是Meta开发的70亿参数大语言模型,基于优化的Transformer架构,支持4k上下文长度。模型在2万亿token公开数据上预训练,通过监督微调和人类反馈强化学习实现对话能力。在多项基准测试中表现优异,适用于对话、问答、推理等自然语言处理任务。作为开源发布的基础模型,为学术研究和商业应用提供了有力支持。
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