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falcon-7b

基于海量高质量数据训练的70亿参数开源语言模型

Falcon-7B是TII开发的70亿参数因果解码器模型,基于1.5万亿个精选高质量token训练。模型采用FlashAttention和multiquery等优化架构,提升推理效率。以Apache 2.0许可证发布,允许商业使用。性能超越同类开源模型,适用多种自然语言处理任务,可进一步微调满足特定需求。

nomic-ai-gpt4all-falcon-gguf - 改进量化技术以提升Falcon 7B模型的性能和效率
Falcon 7BGithubHuggingfaceK-quantsgpt4all-falcon开源项目模型量化
gpt4all-falcon-gguf项目通过K-quantization技术优化Falcon 7B模型的性能,尽管仅四分之一的层可真正量化,但通过Q4_0、Q4_1、Q5_0和Q5_1等量化类型,实现了质量与文件大小的平衡。该项目采用Apache-2.0许可证,以英语为主要语言,并支持gguf格式。模型在常识推理基准测试中表现出色,并支持CUDA进行高效推理。
stablelm-3b-4e1t - StableLM开源语言模型在1万亿token数据上训练达到30亿参数规模
GithubHuggingfaceStableLM-3B-4E1T人工智能大语言模型开源模型开源项目文本生成模型
StableLM-3B-4E1T是一个开源语言模型,通过在Falcon RefinedWeb和RedPajama-Data等数据集上训练4轮获得,总计处理1万亿tokens数据。模型采用LayerNorm归一化和Rotary位置编码技术,支持Flash Attention 2优化。在HellaSwag和Winogrande任务评测中分别达到75.94%和71.19%的准确率,展现出良好的语言理解能力。
mpt-7b - 高性能开源大语言模型
GithubHuggingfaceMPT-7B大语言模型开源开源项目模型深度学习自然语言处理
MPT-7B是一个开源大语言模型,在1万亿英文文本和代码上预训练。其改进的Transformer架构支持高效训练和推理,可处理超长输入。模型采用ALiBi技术处理长序列,无需位置嵌入。MPT-7B支持商业使用,为开发者提供了适用于多种下游任务微调的强大基础模型。
Qwen-7B - 70亿参数规模的多语言开源预训练语言模型
GithubHuggingfaceQwen-7B多语言大语言模型开源项目模型评测预训练
Qwen-7B是一个70亿参数规模的开源预训练语言模型,基于超过2.4万亿tokens的多语言语料训练而成。该模型支持15万规模的多语言词表,在常识推理、代码生成、数学计算、机器翻译等多个评测任务中表现优异。通过采用RoPE位置编码、SwiGLU激活函数等技术,Qwen-7B具备强大的多语言理解和处理能力,同时支持长文本输入和高效推理。
really-tiny-falcon-testing - 轻量级语言模型:文件大小不足10MB
GithubHuggingfaceMBlicensemittiny开源项目文件大小模型
really-tiny-falcon-testing是一个超轻量级语言模型项目,模型大小不超过10MB。该项目为资源受限环境和快速加载场景提供了高度便携、易于部署的小型模型选择。项目展示了如何在保持基本功能的同时显著减小模型体积,为自然语言处理任务提供了一种高效解决方案。
llama-7b - 70亿参数的开源大语言模型
GithubHuggingfaceLLaMA-7bTransformers开源项目权重模型模型访问非商业许可
LLaMA-7b是一个拥有70亿参数的开源大型语言模型,采用非商业许可协议。该模型在文本生成、问答系统等多个自然语言处理任务中表现出色,提供强大的语言处理能力,但仅限非商业用途。用户需通过官方表单申请访问权限。此仓库为已获授权但遇到权重文件丢失或格式转换问题的用户提供支持。
decapoda-research-llama-7B-hf - Meta AI开发的7B参数开源语言模型
GithubHuggingfaceLLaMA人工智能大语言模型开源项目机器学习模型语言训练
LLaMA-7B是Meta AI开发的开源语言模型,基于Transformer架构,拥有70亿参数。该模型在多语言数据集上训练,主要针对英语优化,可用于自然语言处理研究,如问答和语言理解。LLaMA-7B适合研究人员探索大型语言模型的能力和局限性,但在实际应用中需要进行风险评估。本模型为基础模型,不建议直接用于下游任务。
NeuralMonarch-7B - 基于Mistral架构的7B参数大语言模型在多项基准测试中展现卓越性能
GithubHuggingfaceNeuralMonarch-7B人工智能模型开源项目模型深度学习自然语言处理语言模型
NeuralMonarch-7B是基于Monarch-7B开发的开源语言模型,通过DPO技术微调并使用LazyMergekit整合多个基础模型。在Nous基准测试中获得62.73分的平均成绩,支持8k上下文窗口,专注于指令理解和逻辑推理能力。模型提供GGUF量化版本,可用于聊天及推理等多种应用场景。
zephyr-7b-beta - 7B参数开源对话模型在多项基准测试中表现卓越
GithubHuggingfaceZephyr-7B-β人工智能开源项目机器学习模型模型性能语言模型
Zephyr-7B-β是基于Mistral-7B-v0.1微调的开源对话模型。在MT-Bench和AlpacaEval等基准测试中,其性能超越多个参数量更大的模型。采用DPO技术训练,能生成有帮助的回复,但缺乏安全性对齐。适用于多种对话任务,在编码和数学等复杂任务上仍需改进。该模型表现出色,但使用时需注意其局限性。
zephyr-7B-beta-AWQ - 基于Mistral模型优化的高性能7B开源对话模型,支持AWQ量化部署
AI模型GithubHuggingfaceZephyr 7B Beta大语言模型开源项目微调性能评估模型
Zephyr-7B-beta是基于Mistral-7B-v0.1模型的开源对话助手,采用DPO技术训练,在多项基准测试中表现优异。模型支持AWQ 4-bit量化,文件大小仅4.15GB,可通过多种框架高效部署。该项目使用MIT许可证,主要支持英语,适合研究和教育用途。
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