aya-expanse-8b

Aya Expanse 8B开源多语言模型研究成果

大规模语言模型 Transformer架构 Aya Expanse 开源项目模型 Github Huggingface 非商业用途多语言能力

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。

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介绍相关项目

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

GLM-4-9BGithubHuggingface多语言支持开源模型开源项目模型自然语言处理预训练模型

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。

internlm2-chat-7b - 70亿参数大模型实现20万字超长文本理解及多场景智能对话

GithubHuggingfaceInternLM2人工智能代码解释器大语言模型开源项目模型超长上下文

InternLM2-chat-7b作为书生·浦语第二代大模型的70亿参数版本，搭载20万字超长上下文理解技术，在复杂推理、数学运算、代码编程等核心任务上性能卓越。模型集成代码解释器和数据分析工具，通过增强型工具调用机制高效完成多步骤任务。在MMLU、AGIEval等主流评测基准上展现出同级别最优性能。该开源项目面向学术研究完全开放，同时提供免费商业授权渠道。

stablelm-3b-4e1t - StableLM开源语言模型在1万亿token数据上训练达到30亿参数规模

GithubHuggingfaceStableLM-3B-4E1T人工智能大语言模型开源模型开源项目文本生成模型

StableLM-3B-4E1T是一个开源语言模型，通过在Falcon RefinedWeb和RedPajama-Data等数据集上训练4轮获得，总计处理1万亿tokens数据。模型采用LayerNorm归一化和Rotary位置编码技术，支持Flash Attention 2优化。在HellaSwag和Winogrande任务评测中分别达到75.94%和71.19%的准确率，展现出良好的语言理解能力。

Qwen2-1.5B - 优秀性能和多语言能力的开源大语言模型

GithubHuggingfaceQwen2多语言能力大语言模型开源项目性能评估模型自然语言处理

Qwen2-1.5B是一款开源大语言模型，具有1.3B非嵌入参数。它在自然语言理解、生成、多语言处理、编程、数学和推理等领域表现优异。该模型在MMLU、GSM8K等多项基准测试中取得了优秀成绩，展现了较强的多语言能力。Qwen2-1.5B采用改进的Transformer架构，为进一步微调和应用奠定了基础。

deepseek-llm-7b-chat - 7B参数中英双语模型，开放源代码以支持研究

DeepSeek LLMGithubHuggingface中文商业用途开源开源项目模型语言模型

DeepSeek LLM 是一种含有7B参数的语言模型，在中英文数据上进行广泛训练，并开源以支持研究。模型经过指令优化，适用于自然语言处理任务，并通过示例展示了互动方式，如聊天功能。该模型支持商业用途，其使用需符合许可协议。

internlm2-chat-1_8b - 优化指令遵循与对话功能的开源对话模型

GithubHuggingfaceInternLM开源模型开源项目模型模型性能部署工具长文本支持

InternLM2-Chat-1.8B是一款经过精确调整的1.8亿参数开源对话模型，通过监督微调和在线RLHF优化，支持超长文本处理，适用于多种应用场景。其在推理、数学和编码任务中表现出色，依照Apache-2.0协议开源，商用需申请许可。

Llama-2-70b-hf - Meta开发的70亿参数开源大语言模型支持多样化自然语言处理任务

GithubHuggingfaceLLAMA 2人工智能大语言模型开源开源项目模型自然语言处理

Llama-2-70b-hf是Meta开发的70亿参数大语言模型,基于优化的Transformer架构,支持4k上下文长度。模型在2万亿token公开数据上预训练,通过监督微调和人类反馈强化学习实现对话能力。在多项基准测试中表现优异,适用于对话、问答、推理等自然语言处理任务。作为开源发布的基础模型,为学术研究和商业应用提供了有力支持。

GLM-4 - 多语言支持与长文本处理能力

AI对话GLM-4Github多模态大语言模型开源项目长文本

GLM-4-9B系列是智谱AI推出的开源预训练模型,包括基础版、支持128K上下文的Chat版、1M长文本版及多模态版。该系列支持26种语言,在语义理解、数学计算、逻辑推理等多项评测中表现优异。GLM-4-9B-Chat具备网页浏览、代码执行等功能,GLM-4V-9B则增加了视觉理解能力。这些模型在多项基准测试中均超越了同规模竞品。

falcon-7b - 基于海量高质量数据训练的70亿参数开源语言模型

Falcon-7BGithubHuggingface人工智能开源开源项目模型自然语言处理语言模型

Falcon-7B是TII开发的70亿参数因果解码器模型，基于1.5万亿个精选高质量token训练。模型采用FlashAttention和multiquery等优化架构，提升推理效率。以Apache 2.0许可证发布，允许商业使用。性能超越同类开源模型，适用多种自然语言处理任务，可进一步微调满足特定需求。

internlm2-base-7b - 高效处理超长文本的多功能开源模型

GithubHuggingfaceInternLM开源开源项目模型评测语言能力

InternLM2-Base-7B是一个适应性强的开源模型，支持处理长达20万字的文本，具备精确的信息检索能力，并在推理、数学、编程任务中表现优异。通过OpenCompass工具验证，其性能适合广泛应用，是研究人员和开发者的理想选择。

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