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aya-23-35B

高性能多语言大模型指令微调指南

Aya 23是具备多语言支持的指令微调大规模语言模型,提供开放权重以供研究者使用。此模型结合了Command系列的预训练模型及新发布的Aya Collection,涵盖23种语言,包括中文和英语等。Aya 23 (35B)采用优化的自回归语言模型架构,通过人类指令微调,以支持高质量文本生成。研究者可以在Cohere和Hugging Face体验此模型,适用于多语言任务需求。模型使用CC-BY-NC许可,支持全球研究者的共同使用和研究。

Yi-6B-Chat - Yi-6B-Chat 打造开源双语语言模型的新篇章
GithubHuggingfaceTransformerYi人工智能大语言模型开源开源项目模型
Yi系列模型由01.AI研发,是强大的开源双语大型语言模型,其在多语言理解、常识推理及阅读理解方面表现突出。Yi-34B-Chat在AlpacaEval评估中表现优异,仅次于GPT-4 Turbo。Yi-34B在多个基准表现出色,如Hugging Face开放LLM排行榜和C-Eval评估。该系列采用Transformer架构,并与开源社区合作,独立开发高质量数据集和训练管道,确保优异性能。
Qwen2.5-72B-Instruct-AWQ - 高性能量化开源大模型 支持多语言及长文本处理的人工智能助手
GithubHuggingfaceQwen2.5transformers大语言模型开源项目模型自然语言处理量化模型
Qwen2.5-72B-Instruct-AWQ是一款采用4位量化技术的大规模语言模型,具备29种语言处理能力。模型支持128K tokens的上下文理解和8K tokens的文本生成,搭载80层神经网络及64/8注意力头架构。该模型在代码生成、数学计算、结构化数据处理等方面展现出稳定性能,并可进行长文本处理和JSON格式输出。
Infinity-Instruct-3M-0625-Yi-1.5-9B - 大规模指令调优模型无需人类反馈的创新
GithubHuggingfaceInfinity Instruct北京智源人工智能研究院开源项目无强化学习模型模型训练深度学习
Infinity-Instruct-3M-0625-Yi-1.5-9B是一个开放源码的指导调优模型,不依赖于人类反馈强化学习。模型通过在Infinity-Instruct-3M上的微调展现了优异的性能,特别是在AlpacaEval 2.0和MT-Bench评估中表现突出。近期发布的InfInstruct-Mistral-7B 0625等模型权重优化了训练效率。借助FlagScale等创新训练技术,该模型大幅降低了训练成本,擅长处理数学和代码指令,并具备强大的聊天功能。该模型仅限于学术研究使用,不适用于商业用途。
Yi-34B-Chat - 基于3T级语料训练的高性能开源双语大模型
GithubHuggingfaceYi人工智能双语大语言模型开源开源项目模型
Yi-34B-Chat是一个由01.AI开发的开源大语言模型,基于3T级多语言语料训练。模型在AlpacaEval评测中的表现仅次于GPT-4 Turbo,在语言理解、推理和阅读理解等方面展现出优秀能力。经过英文和中文双语评测,其性能超越了Falcon-180B、Llama-70B等主流开源模型。
Qwen2.5-32B-Instruct - 多语言大规模语言模型支持长文本处理和结构化输出
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目指令微调模型长文本处理
Qwen2.5-32B-Instruct是一款指令微调大语言模型,参数量为325亿。该模型支持29种以上语言,擅长指令跟随、长文本生成和结构化输出。它采用因果语言模型架构,支持131,072个token的上下文长度,可生成8192个token。模型在编码、数学等领域表现出色,并能处理表格等结构化数据。
LIMA-13b-hf - 基于Transformer架构的自动回归语言模型,用于自然语言处理的研究
GithubHuggingfaceLLaMA偏见评估大语言模型开源项目模型模型性能自然语言处理
LLaMA是由Meta AI的FAIR团队开发的基于Transformer架构的自动回归语言模型,专为自然语言处理和机器学习研究人员而设计。该模型提供7B、13B、33B和65B参数的多种规格,支持问答和自然语言理解等研究用途,并注重偏见和有害内容生成的评估与减少。虽然使用20种语言进行训练,但其在英语文本处理上表现更佳。LLaMA被定位为AI研究基础工具,不建议直接应用于未经评估的下游应用。
mbart-large-cc25 - 基于深度学习的多语言模型支持文本翻译与摘要微调
GithubHugging FaceHuggingfacembart-large-cc25多语言开源项目模型翻译预训练模型
mbart-large-cc25是一个多语言预训练模型,支持多种语言的翻译和文本摘要功能,涵盖了英语、中文、德语等多种语言。此模型可以在特定任务中进行微调,相关代码和文档可在PyTorch和Hugging Face上获得。在多语言交互的应用场景中,该模型表现出良好的适应性与功能性。
Qwen2.5-3B-Instruct - 高性能多语言AI模型支持长文本处理
GithubHuggingfaceQwen2.5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
Qwen2.5-3B-Instruct是Qwen2.5系列中的指令微调模型,拥有30亿参数。该模型在知识储备、编程和数学能力方面有显著提升,支持29种以上语言,能处理128K tokens的输入并生成8K tokens的输出。模型在指令遵循、长文本生成、结构化数据理解和JSON生成等方面表现优异,并能适应多样化的系统提示。采用因果语言模型架构,结合RoPE、SwiGLU等技术,提供高效的自然语言处理能力。
Firefly-LLaMA2-Chinese - 低资源高效的中英文LLaMA2模型预训练与指令微调
Firefly-LLaMA2-ChineseGithubHuggingface中英双语模型低资源增量预训练大模型技术开源项目
本项目专注于低资源增量预训练与多轮指令微调,提升LLaMA2模型在中文领域的表现。支持对多种中英文预训练模型进行扩充与优化,开源了7B和13B的Base与Chat模型。在Open LLM Leaderboard和CMMLU榜单上表现出色,以4*V100完成高效训练,远低于其他模型的GPU资源需求。提供全项目信流程训练代码及数据,对LLaMA2、Baichuan2等多个模型进行详细评测,确保用户获得全面权威的模型性能数据。
Yi-1.5-34B-Chat-16K - 开源语言模型在多项基准测试中表现出色
GithubHuggingfaceYi-1.5人工智能开源项目模型深度学习语言模型
Yi-1.5是Yi系列的升级版本,经过5000亿高质量语料预训练和300万多样化样本微调。与前代相比,Yi-1.5在编码、数学、推理和指令遵循方面有显著提升,同时保持了优秀的语言理解、常识推理和阅读理解能力。Yi-1.5-34B-Chat模型在多项基准测试中媲美甚至超越了一些更大的模型,9B和6B版本在同等规模开源模型中也表现出色。项目提供多个预训练和对话模型版本可供下载使用。
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