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Yi

Yi系列打造领先的开源双语大语言模型

Yi项目旨在开发新一代开源双语大语言模型。基于3T多语言语料训练,Yi系列模型在语言理解、常识推理和阅读理解等方面表现优异。Yi-34B-Chat模型在AlpacaEval排行榜上位居第二,仅次于GPT-4 Turbo。Yi基于Transformer和Llama架构,通过独特的训练数据、流程和基础设施实现了卓越性能。

Llama-Chinese - Llama大模型中文社区
GithubLlama3Llama中文社区中文预训练模型开源项目模型微调社区活动
Llama中文社区致力于提供最先进的Llama中文模型优化技术,透过持续更新的Llama2和Llama3模型,支持更精准的中文处理。社区集结全球开发者与研究者,通过丰富的在线活动、专业讲座和技术交流,共同推动中文自然语言处理技术的创新与进步。Llama中文模型在技术进步和中文自然语言处理创新方面的影响。
aikit - 简化部署和优化大型语言模型的平台
AIKitDockerGithubKubernetesLocalAIOpenAI API开源项目
AIKit是一个全方位平台,专为快速部署、构建和微调大型语言模型(LLM)而设计。它支持OpenAI API兼容的推理和灵活的微调接口,无需GPU即可使用。AIKit还支持多模式模型、图像生成、多平台CPU和GPU加速推理以及Kubernetes部署,简化了开发流程并确保供应链安全,适用于各种环境。
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。
vicuna-7b-v1.5-16k - 高性能开源聊天助手模型 支持16K长文本输入
GithubHuggingfaceLlama 2Vicuna人工智能大语言模型开源项目机器学习模型
vicuna-7b-v1.5-16k是LMSYS开发的开源聊天模型,通过ShareGPT收集的12.5万条对话数据对Llama 2进行微调。模型支持16K上下文长度,采用线性RoPE缩放技术,主要应用于语言模型和聊天机器人研究。该项目提供完整的命令行界面和API接口,方便研究人员和开发者快速部署使用。
Llama-2-70b-chat-hf - Meta开发的700亿参数对话型语言模型
GithubHuggingfaceLlama 2Meta人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理
Llama-2-70b-chat-hf是Meta开发的大型语言模型,拥有700亿参数。该模型经过对话微调,适用于助手式聊天等场景,在多数基准测试中优于开源聊天模型。Llama 2系列采用优化的transformer架构,通过监督微调和人类反馈强化学习提升性能。模型支持英语商业和研究用途,可用于各种自然语言生成任务。
Llama-2-7b-hf - Meta开发的Llama 2开源大语言模型系列
GithubHuggingfaceLlama 2人工智能元宇宙大语言模型开源项目模型自然语言处理
Llama 2是Meta开发的开源大语言模型系列,包含7B、13B和70B三种参数规模。模型采用优化的Transformer架构,支持4k上下文长度,适用于对话等多种自然语言任务。Llama 2在多项基准测试中表现优异,提供预训练和微调版本,可用于商业和研究。该项目开放了详细的使用说明和评估数据,促进了大语言模型的开放研究。
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。
Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF - 多语言模型优化,提升对话和信息处理效率
GithubHuggingfaceLlama 3.2优化多语言对话开源项目模型生成模型行业基准
这个项目提供了经过优化的多语言大语言模型,提升了对话应用的效果和效率。Llama 3.2系列在1B和3B规格中进行了预训练及指令优化,能够处理信息提取和文本总结等多种任务。该模型在常用的行业基准测试中表现优于许多其他开源和闭源模型。SanctumAI通过量化增加了模型的操作效率,并提供多种量化选项以适应不同的硬件需求。在多语言对话的使用案例中,这些优化后的模型确保了良好的性能表现。
program-y - Python 3下的AIML 2.1聊天机器人框架,具备多项新特性
AIMLGithubProgram-YPython 3人工智能开源项目聊天机器人
Program Y是一个遵循AIML 2.1标准并用Python 3编写的聊天机器人框架。该框架允许使用人工智能标记语言创建聊天机器人。新版本4.1将OOB和Trigger配置移至存储引擎,减小了配置文件大小。4.0版本新增了2000多个单元测试,系统覆盖率达到99%。配置文件结构重新设计,新增嵌入式客户端,仅需两行代码即可将机器人嵌入Python应用中。更多信息请参考官方文档、Github、Slack和Gitter。
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