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falcon-rw-1b

基于网络数据训练的10亿参数语言模型

Falcon-RW-1B是一个由TII开发的10亿参数因果解码器模型,基于3500亿个RefinedWeb高质量网络数据tokens训练而成。该模型以Apache 2.0许可证发布,主要用于研究纯网络数据对大型语言模型性能的影响。Falcon-RW-1B在多项任务中表现出与同等规模模型相当或更优的性能,为研究人员提供了探索语言模型能力和局限性的有力工具。

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
Falcon2-11BGithubHuggingface人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理语言模型
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。
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-7BGithubHuggingface人工智能开源开源项目模型自然语言处理语言模型
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-40b - 性能领先的开源大规模语言模型
Falcon-40BGithubHuggingface人工智能开源开源项目模型自然语言处理语言模型
Falcon-40B是TII开发的400亿参数因果解码器模型,在1万亿个token的RefinedWeb数据集上训练。作为目前性能最佳的开源模型,它超越了LLaMA和StableLM等竞品。该模型采用优化的推理架构,集成FlashAttention和multiquery技术。Falcon-40B以Apache 2.0许可证发布,支持商业应用。主要支持英语、德语、西班牙语和法语,可用于多种自然语言处理任务。
falcon-11B-vlm - 11B参数增强型视觉语言模型,提升细节图像理解与文本生成
Falcon2-11B-vlmGithubHuggingfacePyTorch 2.0图像文本数据大规模语言模型开源项目模型视觉语言模型
Falcon2-11B-vlm是一款11B参数的模型,通过超过5000B RefinedWeb数据训练,结合预训练的CLIP ViT-L/14视觉编码器,专注于增强小物件细节感知及高分辨率图像处理。该模型适用于多种视觉语言研究,特别是在细节复杂的图像理解任务中表现出色。其使用TII Falcon License 2.0许可,提倡负责任的AI使用。
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。
falcon-40b-instruct - 40B参数规模的开源指令型语言模型
Falcon-40B-InstructGithubHuggingface人工智能开源开源项目模型自然语言处理语言模型
Falcon-40B-Instruct是TII公司开发的大规模开源语言模型,基于Falcon-40B微调而来。该模型拥有40B参数,在开源模型中性能领先。它采用了FlashAttention和multiquery等优化技术,主要用于聊天和指令任务。运行该模型需要85-100GB内存。虽然性能出色,但在生产环境中使用时仍需评估潜在风险。
falcon-mamba-7b - 适用于多任务的高效文本生成模型
GithubHuggingfaceMamba架构falcon-mamba-7b开源项目文本生成模型训练数据语言模型
Falcon-Mamba-7B是一款高性能的文本生成模型,采用Mamba架构,专为生成和理解自然语言而设计。其在IFEval和BBH等多项任务评估中表现优秀,能处理从一般理解到复杂数学问题的广泛任务。通过先进的训练方法和高质量的数据集,实现了对长距离依赖的有效处理,是自然语言处理的高效工具。
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。
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。
falcon-7b-instruct - 高性能指令微调语言模型
Apache 2.0Falcon-7B-InstructGithubHuggingfaceTII大语言模型开源项目模型自然语言处理
Falcon-7B-Instruct是TII基于Falcon-7B开发的指令微调语言模型,采用7B参数的因果解码器架构。该模型经过聊天和指令数据集的优化,集成了FlashAttention和多查询技术,在英语和法语任务中表现优异。它适用于直接进行对话和指令处理,但不建议进一步微调。运行该模型需要至少16GB内存,代码以Apache 2.0许可开源。
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