EuroLLM-1.7B-Instruct

支持35种语言的欧洲开源大语言模型

神经网络多语言模型开源项目机器翻译模型 EuroLLM Github 自然语言处理 Huggingface

EuroLLM-1.7B-Instruct是一个欧盟支持开发的大语言模型,具备17亿参数规模,可处理包括欧盟在内的35种语言。模型在机器翻译性能方面超越同规模的Gemma-2B模型,接近更大规模的Gemma-7B水平。采用transformer架构和分组查询机制,实现高效推理。这是欧盟首个面向多语言处理的开源语言模型项目。

Huggingface

介绍相关项目

Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF - Meta开发的多语言对话AI模型

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Llama-3.2-1B-Instruct是Meta开发的多语言对话AI模型,支持128K上下文长度和8种主要语言。该模型适用于代理检索、摘要等任务,由meta-llama创建并提供GGUF量化版本。作为社区模型,它针对多语言对话场景优化,可用于开发多种对话应用。使用时请注意相关责任和免责声明。

Mistral-7B-Instruct-v0.3-GGUF - 高性能量化版指令微调大语言模型

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Mistral-7B-Instruct-v0.3 GGUF是一系列针对不同硬件条件优化的量化模型。支持32k上下文长度、扩展词表和函数调用，适用于对话等交互任务。模型大小从2.72GB到14.5GB不等，提供多种精度选择，平衡性能和资源消耗。GGUF格式便于在各类设备上高效部署和使用。

llms - 大型语言模型的原理与实践应用全面解析

BERTGPTGithubTransformer开源项目自然语言处理语言模型

本项目全面介绍大型语言模型(LLMs)的基本概念、应用场景和技术演进。内容涵盖统计语言模型、神经网络语言模型,以及基于Transformer的预训练模型如GPT和BERT等。系统讲解LLMs核心原理,并探讨模型评估、文本生成和提示工程等实用技术。同时展示LLMs在计算机视觉等领域的创新应用,通过理论与实践结合,为读者提供深入了解LLMs技术的全面指南。

instructlab - 创新的大语言模型对齐调优命令行工具

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InstructLab是为大语言模型(LLM)对齐调优设计的创新命令行工具。它采用合成数据方法，支持预训练模型下载、知识技能添加、合成数据生成、模型重训练和评估。工具兼容多种硬件平台，包括Apple M系列、AMD ROCm和NVIDIA CUDA，为LLM优化提供灵活高效的解决方案。

Llama-3-8B-Instruct-v0.8 - 高效文本生成的先进开源模型

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本页面介绍了Llama-3-8B-Instruct-v0.8模型，该模型是在MaziyarPanahi的Llama-3-8B-Instruct-v0.4基础上开发的，专注于高效的文本生成。它在AI2推理挑战、HellaSwag等多个基准测试中表现出色，是前五名8B模型之一。量化的GGUF变体使其在多种应用场景下性能更高效，详细的评价结果请参考开放LLM排行榜。

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。

internlm2-chat-7b - 70亿参数大模型实现20万字超长文本理解及多场景智能对话

GithubHuggingfaceInternLM2人工智能代码解释器大语言模型开源项目模型超长上下文

InternLM2-chat-7b作为书生·浦语第二代大模型的70亿参数版本，搭载20万字超长上下文理解技术，在复杂推理、数学运算、代码编程等核心任务上性能卓越。模型集成代码解释器和数据分析工具，通过增强型工具调用机制高效完成多步骤任务。在MMLU、AGIEval等主流评测基准上展现出同级别最优性能。该开源项目面向学术研究完全开放，同时提供免费商业授权渠道。

InfLLM - 优化大规模语言模型处理超长序列的无训练记忆方法

GithubInfLLM大语言模型开源项目训练无关方法记忆单元长序列处理

InfLLM是一种新型无训练记忆方法，可有效处理超长序列。通过将远程上下文存储在额外的存储单元中并采用高效机制进行注意力计算，InfLLM在保持长距离依赖捕捉能力的同时，提高了处理效率。即使在序列长度达到1,024K的情况下，InfLLM仍表现优越，无需连续训练即可超越许多基线模型。

DeepSeek-LLM - 多语言大模型展现卓越编码与数学能力

DeepSeek LLMGithub人工智能开源开源项目自然语言处理语言模型

DeepSeek LLM是一个包含67亿参数的先进语言模型,经过2万亿英文和中文token的训练。该模型在推理、编码、数学和中文理解等方面表现优异,超越多个同类模型。其67B Chat版本在编码和数学方面尤为出色,在HumanEval和GSM8K等基准测试中名列前茅。项目开源了7B和67B的base与chat版本,可用于学术和商业研究。

instruct-eval - 指令调优的大型语言模型的评估和比较

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InstructEval项目专注于全面评估和比较指令调优的大型语言模型（如Flan-T5和Alpaca），并提供简便的基准测试库和排行榜。该项目支持多种模型和任务，使研究者能够轻松直观地在学术基准（如MMLU和BBH）上比较模型表现。此外，InstructEval发布了用于评估LLM写作能力的IMPACT数据集和安全评估基准Red-Eval，为用户提供多样的测试工具和资源。

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