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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。

Llama-3-Taiwan-8B-Instruct - 基于Llama-3架构的大规模双语语言模型 专注中英文处理
GithubHuggingfaceLlama-3-Taiwan中文对话人工智能大型语言模型开源项目模型深度学习
Llama-3-Taiwan-8B是基于Llama-3架构开发的大规模双语语言模型,采用繁体中文和英文高质量语料进行训练。模型在法律、制造、医疗和电子等专业领域进行优化,支持8K上下文长度。通过繁体中文NLP基准测试验证,可应用于对话、生成、推理等多个场景。
Qwen2.5-72B-Instruct - 支持长文本和多语言的720亿参数语言模型
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
Qwen2.5-72B-Instruct是阿里云推出的720亿参数大型语言模型。该模型支持128K长文本输入和8K tokens生成,覆盖29种语言。在代码、数学等领域表现优异,具备强大的指令遵循、长文本生成和结构化数据理解能力。模型采用RoPE、SwiGLU等先进架构,提供卓越的自然语言处理性能。
Qwen2.5-32B - 32B参数大语言模型支持128K上下文与多语言多领域能力
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
Qwen2.5-32B是一款具有32B参数的基础大语言模型。该模型支持128K上下文长度和29种语言,在编码、数学等专业领域能力显著提升。模型采用64层transformers架构,具备40个Q注意力头和8个KV注意力头,在指令遵循、长文本生成和结构化数据处理方面表现出色,为后续微调和应用开发奠定了基础。
Yi-1.5 - Yi模型的升级版,通过500B高质量语料预训练和300万样本微调而来
GithubYi-1.5人工智能大语言模型开源开源项目自然语言处理
Yi-1.5是Yi模型的升级版,通过500B高质量语料预训练和300万样本微调而来。它在编码、数学、推理和指令跟随方面有显著提升,同时保持了优秀的语言理解和阅读能力。该系列提供34B、9B和6B三种规模,支持多种部署方式和fine-tuning。Yi-1.5以Apache 2.0许可开源,为AI领域提供了强大灵活的大语言模型选择。
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。
TowerBase-7B-v0.1 - 增强翻译及多语种任务的多语言模型性能
GithubHuggingfaceTowerBase-7BUnbabel多语言开源项目文本生成模型翻译模型
TowerBase-7B-v0.1是一个多语言模型,通过继续在Llama 2的基础上对20亿条多语种数据进行预训练,在10种主要语言中表现出色。非常适合用于翻译和相关应用任务,在AI2 Reasoning Challenge和HellaSwag等测试中展现出优异的归一化准确率。该模型支持快速无监督调优,为相应语言的研究提供支持。技术报告将提供详细信息。
Mistral-7B-Instruct-v0.2 - 开源大语言模型支持32K上下文窗口的指令微调版本
GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.2大语言模型开源项目指令微调推理模型自然语言处理
Mistral-7B-Instruct-v0.2是基于Mistral-7B-v0.2进行指令微调的语言模型。该版本扩展了上下文窗口至32K,采用Rope-theta=1e6,并移除了滑动窗口注意力机制。模型提供了简化的指令格式和聊天模板,便于用户交互。作为一个快速演示,它展示了基础模型通过微调可以达到的性能水平。但需注意,该模型尚未包含内容审核功能,在特定场景下使用时应当谨慎。
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-FP8-dynamic - 多语种量化优化模型,显著降低内存占用
GithubHuggingfaceLlama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-FP8-dynamic多语言支持开源项目文本生成模型模型优化量化
通过将权重和激活量化为FP8格式,该项目优化了Llama-3.1-Nemotron模型,显著降低了GPU内存与磁盘的占用。模型适用于商业与研究,支持多语言开发和会话助手的构建。利用vLLM,可以实现高效部署并具有OpenAI兼容性。Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-FP8-dynamic在诸多测试中表现优良,在Arena-Hard评估中达99.41%的恢复率。
c4ai-command-r-plus - 多语言高级模型实现复杂任务自动化
C4AI Command R+GithubHuggingface多语言支持开源项目文本生成模型生成增强检索非商业用途
C4AI Command R+ 是拥有104B参数的多语言高级模型,适用于复杂任务自动化。支持多步工具使用和检索增强生成(RAG),优化推理、总结及问答等功能。在包括简体中文等10种语言中表现良好。可通过Hugging Face Space试用,需安装特定transformers库。非量化版本支持与bitsandbytes结合实现量化。此外,在开放LLM排行榜中表现优异,具备先进的多语言和工具化能力。
Qwen2.5-3B-Instruct-GGUF - 高性能3B参数量GGUF格式大语言模型,支持多语言、长文本理解与结构化输出
GGUF格式GithubHuggingfaceQwen2.5人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理
Qwen2.5-3B-Instruct-GGUF是一款基于Qwen2.5系列的指令微调模型,参数量为3B。该模型支持29种语言,具备出色的代码和数学处理能力。它可处理128K tokens的上下文,生成长度达8K tokens的文本。模型采用transformers架构,整合了RoPE和SwiGLU等技术,并提供多种量化版本。其优势在于强大的指令跟随能力、结构化数据理解和JSON输出能力,适用于多样化的系统提示词场景。
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