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aya-23-8B

支持23种语言的开源多语言大模型

机器学习Aya-23-8B自然语言处理HuggingfaceGithub开源项目模型人工智能多语言模型

Aya-23-8B是由Cohere For AI开发的开源多语言大模型，基于Command系列模型架构，通过Aya Collection数据集进行指令微调。该模型包含80亿参数，支持阿拉伯语、中文、英语在内的23种语言，具有8192的上下文长度。模型采用优化的Transformer架构，主要面向学术研究和非商业应用场景。

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介绍相关项目
Baichuan2-13B-Chat - 强大的开源大语言模型支持中英双语
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Baichuan2-7B-Chat - 2.6万亿Tokens训练的双语开源大模型
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Baichuan2-7B-Chat是百川智能发布的开源大语言模型，基于2.6万亿Tokens高质量语料训练。模型在中英文基准测试中表现优异，提供Base和Chat版本，支持4bits量化。它完全开放学术研究，经许可可免费商用。模型采用PyTorch 2.0优化推理速度，在通用、法律、医疗、数学、编程和多语言翻译等领域表现出色。
Qwen2.5-7B - 支持长文本和多语言的先进预训练语言模型
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Qwen2.5-1.5B - 多语言支持的15亿参数基础语言模型
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cogvlm2-llama3-chat-19B - 支持8K内容长度和高分辨率图像的开源多模态AI模型
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CogVLM2是基于Meta-Llama-3-8B-Instruct的开源多模态AI模型，支持8K内容长度和1344*1344图像分辨率。该模型在TextVQA、DocVQA等多项基准测试中表现优异，具备图像理解和对话能力。CogVLM2提供英文和中英双语版本，在开源模型中表现突出，部分任务性能可与非开源模型媲美。
nllb-200-1.3B - 支持200种语言互译的机器翻译开源模型
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nllb-200-1.3B是一个1.3B参数规模的开源机器翻译模型，支持200种语言之间的互相翻译。模型基于Flores-200数据集训练，特别关注低资源语言的翻译效果，支持最大512个token的单句翻译。经BLEU、spBLEU和chrF++等指标评估，该模型主要用于机器翻译研究，不适用于医疗、法律等专业领域的生产环境。
glm-4-9b - 开源预训练模型GLM-4-9B实现多语言及多任务处理能力
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作为GLM-4系列的开源版本，GLM-4-9B在语义理解、数学计算、逻辑推理等方面展现出优秀性能。模型支持26种语言处理、多轮对话、代码执行及工具调用功能，具备128K上下文处理能力。其扩展版本包括支持1M上下文的Chat版本和支持视觉任务的GLM-4V-9B多模态模型。
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BLOOM是BigScience项目开发的开源大型语言模型，支持45种自然语言和12种编程语言，拥有1760亿参数。该模型使用1.5TB预处理文本在法国超级计算机上训练，可用于文本生成、信息提取和问答等任务。BLOOM采用RAIL开放许可证，旨在推动语言模型公共研究，但不适用于高风险场景。
Yi-1.5-9B - 融合代码、数学与推理能力的开源语言大模型
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Yi-1.5作为Yi系列模型的迭代版本，基于500B语料预训练和300万样本微调，具备语言理解、常识推理和阅读理解等基础能力，并强化了代码、数学和推理功能。模型提供6B、9B和34B三种参数规模，支持4K至32K上下文长度，预训练数据量为3.6T tokens。在基准测试中，Yi-1.5系列模型与同规模开源模型相比表现出竞争力。
glm-4-9b-chat - 多语言支持和长文本处理的开源预训练模型
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