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aya-expanse-8b

Aya Expanse 8B开源多语言模型研究成果

Aya Expanse 8B是由Cohere For AI开发的多语言大语言模型,注重数据套利、多语言偏好训练、安全调优和模型合并等研究领域。它支持23种语言,具有8亿参数的先进架构。用户可以使用Cohere Playground或Hugging Face进行互动探索。该模型在CC-BY-NC许可证下发布,仅限非商业用途。了解更多信息,请访问相关博客和评估数据集。

10.5B_v1 - 介绍最前沿的自然语言处理开源项目
GithubHuggingfacetransformers卡片开源项目模型训练评估
本页面介绍了在🤗transformers平台上发布的自然语言处理模型,支持直接与下游应用。页面提供模型使用指导、性能评估、环境影响及技术规格信息,帮助用户合理利用模型的同时意识到潜在的偏见、风险和局限。
t5-3b - 统一多语言自然语言处理任务的创新模型
GithubHuggingfaceT5-3B多任务学习开源项目文本到文本转换模型自然语言处理预训练模型
T5-3B是一个拥有30亿参数的多语言自然语言处理模型。它采用创新的文本到文本框架,统一处理机器翻译、文档摘要、问答和分类等多种NLP任务。该模型在C4语料库上预训练,并在24个任务中进行评估,展现出优秀的多语言和多任务处理能力。T5-3B为NLP领域的迁移学习研究提供了新的思路和可能性。
open_llama_7b - 开源复现的大规模语言模型媲美原版LLaMA
GithubHuggingfaceOpenLLaMA人工智能大语言模型开源开源项目模型自然语言处理
OpenLLaMA是一个基于Apache 2.0许可的开源大型语言模型,旨在复现Meta AI的LLaMA。该项目提供了在1万亿个token上训练的7B和3B模型,以及在6000亿个token上训练的13B模型预览版。OpenLLaMA基于RedPajama数据集训练,在多项评估任务中表现与原版LLaMA相当或更优。项目开源了PyTorch和JAX格式的预训练权重,支持使用Hugging Face transformers和EasyLM框架加载模型。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct - Meta发布8B参数多语言模型用于对话和文本生成
GithubHuggingfaceMeta人工智能多语言大语言模型开源项目模型自然语言处理
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct是一款支持8种语言的大规模语言模型,参数规模为8B。该模型采用优化的Transformer架构并经过指令微调,可用于对话和多种自然语言生成任务。模型具有128k的上下文长度,支持商业和研究用途,在多项行业基准测试中表现出色。
Baichuan2 - 开源大语言模型
Baichuan 2Github大语言模型开源开源项目推理和部署模型微调
Baichuan 2,新一代开源大语言模型,拥有基于2.6万亿Tokens训练的7B与13B版本,展现卓越性能于多语言、法律及医疗领域。开发者经官方审核后,可免费商用。详情见技术报告《Baichuan 2: Open Large-scale Language Models》。
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。
Qwen-72B - 阿里云推出Qwen-72B多语言模型,具备720亿参数
GithubHuggingfaceQwen-72B人工智能助手多语言大模型开源项目模型阿里云
Qwen-72B是由阿里云研发的多语言模型,包含720亿参数,并基于Transformer架构。通过超3万亿tokens预训练数据,展现出在多语言处理中的强大性能,支持32k上下文长度,并具备15万词的多语言词表。在常识推理、代码、数学等领域,该模型表现出色。
llm-jp-3-1.8b-instruct - 跨平台大规模语言模型的多语言开发与评估
GithubHuggingfacellm-jptransformers大规模语言模型开源项目指令微调模型预训练
项目由日本国家信息学研究所研发中心开发,提供支持多种编程语言的大型语言模型,如C、Python、Java。采用Transformer架构,模型经过大规模数据集的预训练与优化微调,适用于多语言环境。用户可通过Hugging Face Transformers库轻松集成与使用。项目提供模型技术细节、参数设置和语言标记器使用方法,以及多样化的数据集和评估方案,适用于中文、英文、日文等语言。
h2o-danube2-1.8b-chat - 1.8B参数的聊天模型,提升自然语言生成效果
GithubH2O.aiHuggingfaceh2o-danube2-1.8b-chat变压器大语言模型开源项目文本生成模型
H2O.ai推出1.8B参数的h2o-danube2-1.8b-chat模型,基于Llama 2架构,并经过H2O LLM Studio和Mistral分词器微调。该模型适用于多种文本生成应用,支持transformers库中的集成和量化、分片设置,提升计算效率。在基准测试中表现优异,并重视负责与道德使用,欢迎用户反馈以优化性能。
Yi-34B-200K - 开源双语大模型 提升长文本理解能力
GithubHuggingfaceTransformerYi双语大语言模型开源开源项目模型
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。
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