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Yi-1.5-6B-Chat

提升代码、数学、推理能力的开源AI模型

Yi-1.5在编码、数学、推理和指令执行方面表现卓越,其通过训练5000亿高质量语料和300万多样化样本的微调实现了更强的表现。同时,Yi-1.5-6B-Chat等多个模型版本提供了不同的上下文长度以适应各种应用场景需求。这些模型在基准测试中表现优异,并且在同尺寸开源模型中领先。用户可通过Hugging Face、ModelScope等平台获取模型资源,快速应用于项目中。

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。
Qwen1.5-4B-Chat - 支持多语种与长上下文的高级语言模型
GithubHuggingfaceQwen1.5Transformer多语言支持开源项目性能提升模型语言模型
Qwen1.5是一种基于变压器架构的语言模型,提供八种型号,支持多语言处理和32K字符的上下文长度。这一版本在聊天模型的人类偏好方面表现显著提升,且不需要信任远程代码。改进涉及高级激活函数、注意力机制和多语言适应分词器。模型已在Hugging Face Transformers库上线,建议使用最新版本以避免可能错误。适用于多种文本生成任务,包含多种量化轻量化模型以满足不同需求。
openchat-3.5-1210 - 7B参数规模开源语言模型在多项测试中超越大规模商业模型
GithubHuggingfaceOpenChat人工智能大语言模型开源项目性能评估模型
OpenChat-3.5-1210在Mistral-7B基础上采用C-RLFT技术开发,通过多样化数据训练实现性能突破。模型在编程、对话和数学推理等多个领域展现出色表现,基准测试成绩优于部分大规模商业模型。此外,模型还配备评估反馈功能,支持多种应用场景。作为参数规模仅7B的开源模型,OpenChat-3.5-1210体现了小型模型的巨大潜力。
chatglm-6b - 中英双语开源对话模型实现低显存本地部署
AI技术ChatGLM-6BGithubHuggingface中英双语开源开源项目模型语言模型
该模型是一个基于 GLM 的中英双语开源对话工具,拥有 62 亿参数,通过量化技术实现低显存要求,适合消费级显卡本地部署。专注于中文问答及对话功能,具有监督微调和人类反馈强化学习功能。升级版提供更高性能和效率,研究者可完全开放使用,而商用需要填问卷。
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。
glm-4-9b-chat-1m - 广泛语言支持与长文本处理能力的先进预训练模型
GLM-4-9BGithubHuggingface多语言支持开源项目机器学习模型长文本能力预训练模型
GLM-4-9B-Chat-1M 是智谱 AI 开发的先进预训练模型,具备网页浏览、代码执行和长文本推理等功能,支持 26 种语言,适用于需要大规模上下文处理的应用场景。最新更新提升了处理能力,支持长达 1M 上下文长度。
ChatGLM3 - 突破性能与功能的开源对话模型
AIChatGLM3Github大语言模型对话系统开源模型开源项目
ChatGLM3是智谱AI与清华大学KEG实验室联合开发的开源对话模型。该模型在保持对话流畅和易于部署的基础上,引入了更强大的基础架构、更全面的功能支持和多个开源版本。ChatGLM3-6B不仅支持多轮对话,还能进行工具调用和代码执行,在10B以下模型中表现出色。此外,项目还开源了基础模型和长文本版本,为学术研究和商业应用提供了多样化选择。
Yi-Coder-9B-Chat-GGUF - Yi-Coder-9B-Chat模型量化文件选择及使用指南
GithubHuggingfaceYi-Coder-9B-Chattransformers开源项目文本生成模型模型文件量化
Yi-Coder-9B-Chat经过Llamacpp的imatrix选项量化处理,增强了在不同硬件上的推理能力。用户能根据自身需求从Q8_0、Q6_K_L等多种量化模型中选择,以适应不同的RAM和VRAM配置。更新内容包括分词器修复,所有文件均可在LM Studio中运行。项目亦提供对ARM芯片优化的Q4_0_X_X文件,用户可通过huggingface-cli下载具体量化模型并查看硬件兼容性和使用建议。
internlm2-chat-1_8b - 优化指令遵循与对话功能的开源对话模型
GithubHuggingfaceInternLM开源模型开源项目模型模型性能部署工具长文本支持
InternLM2-Chat-1.8B是一款经过精确调整的1.8亿参数开源对话模型,通过监督微调和在线RLHF优化,支持超长文本处理,适用于多种应用场景。其在推理、数学和编码任务中表现出色,依照Apache-2.0协议开源,商用需申请许可。
Qwen1.5-1.8B-Chat - 跨语言能力与性能优化的前沿语音模型
GithubHuggingfaceQwen1.5Transformer结构代码生成多语言支持开源项目模型语言模型
Qwen1.5是Qwen2的测试版本,显著提高了聊天模型的人类偏好性能和多语言支持,并能处理32K上下文长度。其基于Transformer架构,采用了SwiGLU激活函数及多种注意力机制,并改进了分词器以增强多语言和代码适应性。通过数据预训练与后期优化,该模型在对话系统中的表现尤为突出。
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