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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。

falcon-180B-i1-GGUF - 深入解析量化模型在质量与速度之间的平衡
Falcon-180BGithubHuggingfacetransformers使用条件开源项目模型量化
项目运用weighted/imatrix量化方法以提升质量、速度和文件大小。用户可依据需求选择不同类型和大小的量化模型,并通过性能对比获取最优方案。得益于nethype GmbH和@nicoboss提供的技术和计算资源支持,项目确保高质量的用户成果,并提供FAQ解答常见问题及模型请求功能。
SOLAR-10.7B-v1.0 - 深度扩展技术驱动的大语言模型实现超30B参数级性能
GithubHuggingfaceSOLAR-10.7B人工智能大模型开源项目模型深度学习语言模型
SOLAR-10.7B采用深度扩展(DUS)技术开发,通过整合Mistral 7B权重和持续预训练,实现10.7B参数达到30B级模型性能。在H6评测中得分74.20,高于Mixtral-8x7B等大型模型。模型以Apache-2.0许可开源发布,提供完整预训练版本。
finetuned-qlora-falcon7b-medical - 优化Falcon-7B模型以提升精神健康对话体验
Falcon-7BGithubQLoRAchatbotsmental health开源项目调整预训练模型
项目基于QLoRA技术对Falcon-7B模型进行微调,以更好地处理精神健康对话。优化后的聊天机器人能够随时提供支持和情感帮助,使用来自在线常见问题和医疗博客的数据集,经过预处理以保持会话格式。微调在Google Colab Pro上完成,但模型也能在低阶GPU上运行。PEFT微调模型提升了响应质量,适用于Gradio前端的聊天机器人。
Starling-LM-7B-alpha - 开源模型在 MT Bench 测试中接近 GPT-4 水平
GithubHuggingfaceStarling-LM-7B-alpha人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理语言模型
Starling-LM-7B-alpha 是一个基于人工智能反馈强化学习(RLAIF)训练的开源大语言模型。该模型利用 GPT-4 标注的 Nectar 数据集和创新的奖励训练策略,在 MT Bench 测试中获得 8.09 分,性能仅次于 GPT-4 和 GPT-4 Turbo。研究团队已开源相关数据集、模型和在线演示。Starling-LM-7B-alpha 在多项基准测试中展现出优异性能,显示了其作为开源模型的巨大潜力。
TowerBase-7B-v0.1 - 增强翻译及多语种任务的多语言模型性能
GithubHuggingfaceTowerBase-7BUnbabel多语言开源项目文本生成模型翻译模型
TowerBase-7B-v0.1是一个多语言模型,通过继续在Llama 2的基础上对20亿条多语种数据进行预训练,在10种主要语言中表现出色。非常适合用于翻译和相关应用任务,在AI2 Reasoning Challenge和HellaSwag等测试中展现出优异的归一化准确率。该模型支持快速无监督调优,为相应语言的研究提供支持。技术报告将提供详细信息。
Mistral-7B-v0.1 - 超越Llama 2的开源大语言模型
GithubHuggingfaceMistral-7B大语言模型开源项目文本生成模型深度学习自然语言处理
Mistral-7B-v0.1是一个开源的大型语言模型,拥有70亿参数,性能超越Llama 2 13B。该模型采用分组查询注意力、滑动窗口注意力等创新技术,是一个强大的预训练基础模型。需注意,模型尚未包含内容审核机制,使用时需搭配Transformers 4.34.0或更高版本。
Baichuan2-7B-Chat - 2.6万亿Tokens训练的双语开源大模型
Baichuan2GithubHuggingface人工智能大语言模型开源许可开源项目模型模型训练
Baichuan2-7B-Chat是百川智能发布的开源大语言模型,基于2.6万亿Tokens高质量语料训练。模型在中英文基准测试中表现优异,提供Base和Chat版本,支持4bits量化。它完全开放学术研究,经许可可免费商用。模型采用PyTorch 2.0优化推理速度,在通用、法律、医疗、数学、编程和多语言翻译等领域表现出色。
Baichuan2 - 开源大语言模型
Baichuan 2Github大语言模型开源开源项目推理和部署模型微调
Baichuan 2,新一代开源大语言模型,拥有基于2.6万亿Tokens训练的7B与13B版本,展现卓越性能于多语言、法律及医疗领域。开发者经官方审核后,可免费商用。详情见技术报告《Baichuan 2: Open Large-scale Language Models》。
gemma-7b - Google推出的轻量级开源大语言模型
GemmaGithubHuggingface人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
Gemma-7b是Google基于Gemini技术推出的开源大语言模型,拥有70亿参数。该模型在6万亿token的多样化数据集上训练,支持8192个token的上下文长度。Gemma-7b在MMLU、HellaSwag等多项基准测试中表现优异。模型采用严格的数据清洗和安全评估流程,为研究人员提供高性能且负责任的AI工具,促进AI技术的普及与创新。
Qwen2-7B - 开源大语言模型在多项基准测试中展现优异性能
GithubHuggingfaceQwen2人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
Qwen2-7B是新一代Qwen大语言模型系列的7B参数基础版本。该模型在语言理解、生成、多语言处理、编程、数学和推理等多个领域的基准测试中展现出优异表现,不仅超越了大多数开源模型,还与专有模型实力相当。Qwen2-7B基于改进的Transformer架构,引入了SwiGLU激活函数、注意力QKV偏置和组查询注意力等创新技术,并优化了分词器以更好地支持多种自然语言和编程语言。
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