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Yi-34B-200K

开源双语大模型 提升长文本理解能力

Yi-34B-200K是开源的双语大语言模型,专注于提升长文本理解。通过在长时间上下文数据上训练5亿个token,Yi-34B-200K的『寻针与草垛』测试表现从89.3%提高到99.8%。其独特的数据集和高效的训练管道,使Yi系列在语言理解、常识推理和阅读理解方面表现优异,超过其他开源模型。该模型适用于个人、学术和中小企业,性价比较高。

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。
mDeBERTa-v3-base-xnli-multilingual-nli-2mil7 - mDeBERTa-v3模型实现多语言自然语言推理和零样本分类
GithubHuggingfacemDeBERTa-v3多语言开源项目机器学习模型自然语言推理零样本分类
mDeBERTa-v3-base-xnli-multilingual-nli-2mil7是一个支持100种语言的自然语言推理和零样本分类模型。它基于mDeBERTa-v3-base架构,通过XNLI和multilingual-NLI-26lang-2mil7数据集微调,包含27种语言的270多万个文本对。该模型在XNLI和英语NLI测试中表现优异,展现出卓越的跨语言迁移能力,为多语言NLP任务提供了强大解决方案。
internlm2_5-1_8b-chat - 开源18亿参数模型提升推理能力与工具调用效率
GithubHuggingfaceInternLM工具利用开源模型开源项目推理能力模型模型性能
InternLM2.5是一个开源的18亿参数基础模型,拥有卓越的数学推理和增强的工具调用能力,其能够从多个网页搜集信息并进行分析和指令理解。在OpenCompass的评测中,该模型在MATH、GPQA等基准测试中表现突出。尽管在推理和综合能力上具有优越性,仍需注意潜在的风险输出。通过Transformers和LMDeploy工具,用户可以轻松加载和部署此模型以适应多种应用场景。
Baichuan2-13B-Chat - 强大的开源大语言模型支持中英双语
Baichuan 2GithubHuggingface商业许可基准评估大语言模型开源开源项目模型
Baichuan2-13B-Chat是百川智能推出的新一代开源大语言模型,由2.6万亿高质量语料训练而成。该模型在中英文基准测试中表现优异,尤其在数学逻辑推理和复杂指令理解方面有显著提升。模型提供Base和Chat两个版本,以及4位量化版本,可用于学术研究和商业应用。Baichuan2-13B-Chat为自然语言处理领域提供了强大的工具。
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。
Llama-2-70b-hf - Meta开发的70亿参数开源大语言模型 支持多样化自然语言处理任务
GithubHuggingfaceLLAMA 2人工智能大语言模型开源开源项目模型自然语言处理
Llama-2-70b-hf是Meta开发的70亿参数大语言模型,基于优化的Transformer架构,支持4k上下文长度。模型在2万亿token公开数据上预训练,通过监督微调和人类反馈强化学习实现对话能力。在多项基准测试中表现优异,适用于对话、问答、推理等自然语言处理任务。作为开源发布的基础模型,为学术研究和商业应用提供了有力支持。
gpt-neox-20b - EleutherAI开发的大规模开源语言模型
GPT-NeoX-20BGithubHuggingface人工智能大规模语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
GPT-NeoX-20B是EleutherAI开发的200亿参数大规模语言模型。模型基于The Pile数据集训练,采用与GPT-3相似的架构,包含44层Transformer结构。作为研究导向的开源模型,支持下游任务开发和模型微调,但仅限于英语语言处理,且未经过人类反馈优化,不适合直接用于产品部署。
InternVL2-26B - 全新多模态智能体实现长文本多图像及视频的智能理解
AI识别GithubHuggingfaceInternVL2多模态大语言模型开源项目模型计算机视觉
InternVL2-26B是一个基于视觉模型InternViT-6B和语言模型internlm2-chat-20b开发的多模态模型。通过8K上下文窗口支持长文本处理,同时具备多图像和视频分析能力。在文档理解、图表分析和场景文字识别等评测中表现优异,性能达到开源模型领先水平。
Qwen2.5-72B - 基于727亿参数的预训练语言模型 专注多语言与长文本处理
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目模型自然语言处理长文本生成
Qwen2.5-72B是一个拥有727亿参数的预训练语言模型,支持29种以上语言处理,可处理13万个token的上下文长度。模型专注于编码、数学运算和结构化数据理解,支持8K token文本生成。模型架构整合了RoPE、SwiGLU和RMSNorm技术,适用于后续的指令微调和应用开发。
Zephyr 7B - 大型多语言自然语言处理模型
AI工具Zephyr 7B人工智能机器学习自然语言处理语言模型
Zephyr 7B是一款拥有70亿参数的大型语言模型,具备出色的自然语言理解和生成能力。该模型支持多语言翻译、文本摘要、情感分析和问答等功能,可应用于内容创作、客户服务和研究等领域。Zephyr 7B通过多样化的文本语料训练,能够处理复杂的语言任务,如智能对话系统、自动文章生成和跨语言信息检索等。这一技术进步为各行业带来新的可能性,助力企业提高效率和创新能力。
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