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Yi-1.5-34B-Chat

提升语言理解与推理性能的创新

Yi-1.5通过高质量语料与多样化样本增强模型能力,在编程、数学以及推理任务中取得显著进步。同时,该项目保持出色的语言理解、常识推理和阅读理解能力。该模型在多项基准测试中表现优异,与大型模型相比,具备竞争力。用户可通过多种途径下载该模型,并快速上手操作。如需详细使用指南,请查阅README。

glm-4-9b-chat - 多语言支持和长文本处理的开源预训练模型
GLM-4-9BGithubHuggingface多语言支持大语言模型工具调用开源项目模型长文本推理
GLM-4-9B-Chat是一款开源预训练模型,支持26种语言和128K上下文长度。模型在语义、数学、推理等领域表现优异,具备多轮对话、网页浏览和代码执行等功能。评测显示,GLM-4-9B-Chat在多项任务中表现出色,尤其是长文本处理和多语言能力。该模型提供详细使用说明,适合研究者和开发者使用。
Qwen1.5-1.8B - 多语言大规模语言模型支持32K上下文长度
GithubHuggingfaceQwen1.5人工智能多语言支持大语言模型开源项目模型自然语言处理
Qwen1.5是Qwen2的预览版,基于Transformer架构开发的解码器语言模型。它推出了8种不同规模的模型版本,涵盖0.5B至72B的常规模型和一个14B的MoE模型。相较于前代产品,Qwen1.5在对话系统性能、多语言处理能力和32K长文本理解等方面均有显著改进。技术上,该模型采用了SwiGLU激活函数、注意力机制的QKV偏置和分组查询等创新方法,同时优化了针对多语言和编程代码的分词器。
Qwen1.5-7B - 多语言大规模预训练模型支持32K上下文
GithubHuggingfaceQwen1.5人工智能多语言支持开源项目文本生成模型语言模型
Qwen1.5-7B是基于Transformer架构的大规模预训练语言模型,作为Qwen2的beta版本,在多个方面实现了显著改进。该模型提供多种规模选择,支持多语言处理,并稳定支持32K上下文长度。相比前代产品,Qwen1.5-7B在Chat模型性能、技术创新和分词器优化等方面都有提升,为自然语言处理和代码生成任务提供了更强大的基础模型。
internlm2-chat-20b - 高效支持长文本的20B参数对话模型,具备卓越推理和数据分析能力
GithubHuggingfaceInternLM2-Chat-20B人工智能助手工具调用开源模型开源项目模型长上下文推理
InternLM2-Chat-20B是具备20B参数的先进对话模型,支持长达20万字长上下文,表现出优秀的推理与数据分析能力。模型在多个领域,如数学、代码、创作上显示出色,部分指标超越GPT-3.5,并在GSM8K和MATH测试中接近GPT-4的表现。它的工具调用能力增强,适应复杂任务,同时强调生成符合伦理的文本。
SmolLM-135M-Instruct - 轻量级指令语言模型的高效实现
GithubHuggingfaceSmolLM人工智能开源项目机器学习模型模型训练语言模型
SmolLM-135M-Instruct是一个1.35亿参数的轻量级指令语言模型。经过高质量教育数据训练和公开数据集微调后,模型具备基础知识问答、创意写作和Python编程能力。支持MLC、GGUF等多种本地部署方案,可通过Transformers框架调用。v0.2版本进一步优化了对话质量和任务完成能力。
ChatGLM-6B - 高效灵活的开源双语对话模型的本地部署与定制
AI对话ChatGLM-6BGithub中英双语大语言模型开源开源项目
ChatGLM-6B是一款开源的中英双语对话语言模型,采用GLM架构,拥有62亿参数。该模型支持低资源设备部署,6GB显存即可运行。经过约1T标识符训练和多种技术优化,ChatGLM-6B能生成贴近人类偏好的回答。模型提供高效参数微调方法,便于开发者进行应用定制。该项目完全开放学术研究,同时允许免费商业使用,致力于推动大模型技术进步。
v3_1_pt_ep1_sft_5_based_on_llama3_1_8b_final_data_20241019 - 探索先进的自然语言处理开源模型及其实际应用
GithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型卡环境影响训练细节语言模型
了解先进自然语言处理开源模型的信息,包括用途、评估方法及风险提示。虽然详细信息未完全披露,但以上内容可为开发和应用提供重要参考。
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0 - 基于Llama 2架构的轻量级对话模型
AI模型GithubHuggingfaceTinyLlama开源项目模型聊天机器人自然语言处理
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0是一个基于Llama 2架构的轻量级对话模型,仅有1.1B参数。该模型在3万亿tokens上预训练,并通过UltraChat数据集微调和DPO训练实现对齐。它采用与Llama 2相同的架构和分词器,易于集成到现有Llama项目中。其紧凑设计使其适用于计算和内存资源受限的应用场景。
GLM-4 - 多语言支持与长文本处理能力
AI对话GLM-4Github多模态大语言模型开源项目长文本
GLM-4-9B系列是智谱AI推出的开源预训练模型,包括基础版、支持128K上下文的Chat版、1M长文本版及多模态版。该系列支持26种语言,在语义理解、数学计算、逻辑推理等多项评测中表现优异。GLM-4-9B-Chat具备网页浏览、代码执行等功能,GLM-4V-9B则增加了视觉理解能力。这些模型在多项基准测试中均超越了同规模竞品。
VILA1.5-3b-s2 - 多模态视觉语言模型VILA支持边缘设备和多图像处理
GithubHuggingfaceVILA图像文本处理多模态模型开源项目模型视觉语言模型边缘计算
VILA1.5-3b-s2是一个基于交错图像-文本数据预训练的视觉语言模型。它具备多图像处理能力,通过AWQ 4位量化可部署于边缘设备。该模型在多图像推理、上下文学习和视觉思维链等方面表现突出,同时保持优秀的文本处理性能。VILA1.5-3b-s2为多模态模型和聊天机器人研究提供了有力支持。
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