pythia-410m

专为自然语言处理研究设计的中型预训练语言模型

语言模型模型 Github 深度学习 Pythia 开源项目 Huggingface 机器学习自然语言处理

Pythia-410M是EleutherAI开发的410M参数预训练语言模型,在Pile数据集上训练。该模型提供143个检查点,便于研究人员进行解释性分析。Pythia-410M在多项NLP基准测试中表现优异,可应用于各种自然语言处理任务。模型采用Apache 2.0许可证开源,为语言模型行为研究提供了可控的实验环境。

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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。

gpt-neo-125m - 轻量级自然语言生成模型

EleutherAIGPT-NeoGithubHuggingface开源项目文本生成模型深度学习自然语言处理

GPT-Neo 125M是EleutherAI团队基于GPT-3架构开发的轻量级自然语言处理模型，拥有1.25亿参数。该模型在Pile数据集上经过3000亿token的训练，能够生成连贯文本，适用于多种NLP任务。尽管规模较小，但性能优异。值得注意的是，由于训练数据的多样性，使用时需谨慎筛选输出内容，以避免潜在的偏见或不当表述。

gpt-neo-2.7B - EleutherAI开发的27亿参数GPT-Neo语言模型展现多任务处理能力

EleutherAIGPT-NeoGithubHuggingface开源项目模型深度学习自然语言处理语言模型

GPT-Neo 2.7B是EleutherAI基于GPT-3架构开发的大规模语言模型，在The Pile数据集上训练了4200亿个token。模型在语言理解、科学推理等多个评估任务中表现优异，超越同等规模的GPT-2和GPT-3 Ada。尽管存在潜在偏见，GPT-Neo 2.7B仍为自然语言处理领域提供了新的研究方向和应用可能。

phi-1 - 用于Python代码生成的1.3亿参数Transformer

GithubHuggingfacePhi-1Python编程代码生成安全风险开源项目模型模型限制

Phi-1是一个专注于Python代码生成的1.3亿参数Transformer模型，利用多种数据集进行训练。在基本Python编码基准测试中，Phi-1的准确率超过50%。这个模型适用于生成代码，但用户需警惕其安全性问题，不适用于生产环境。Phi-1已在transformers版本4.37.0及以上版本中集成。

Phi-3-mini-128k-instruct - 38亿参数模型展现卓越推理能力和长上下文理解

GithubHuggingfacePhi-3人工智能大语言模型开源项目微软模型自然语言处理

Phi-3-mini-128k-instruct是一个参数量为38亿的开放模型，在各类推理任务中表现优异。它采用Phi-3数据集训练，具备128K的上下文长度处理能力，通过精心设计的后训练过程提升了指令遵循能力和输出安全性。该模型在13亿参数以下规模中展现出卓越性能，尤其适合需要强大推理能力的应用场景，如常识推理、语言理解、数学计算和代码编写等。

OLMo-7B-0724-hf - OLMo开放式语言模型促进语言处理技术进步

AI2GithubHuggingfaceOLMo变形金刚开源语言模型开源项目模型自然语言处理

OLMo是由AI2开发的开源语言模型系列，旨在推动语言模型科学研究。该模型基于Dolma数据集训练，采用先进的Transformer结构，实现性能提升和多阶段优化。OLMo-7B-0724-hf具备强大的文本生成能力，适用于文本推理和生成任务。支持在HuggingFace平台上进行加载、微调和评估，且提供多种数据检查点，方便研究与开发。该项目得到多家机构支持，并在多个主要AI任务中表现优异。

Phi2-mini-Chinese - 从零开始训练0.2B参数的中文语言模型，支持Flash Attention加速

GithubPhi2-Chinese-0.2BSFT微调中文小模型开源项目数据清洗语言模型

项目包含从数据清洗、tokenizer训练、CLM预训练、SFT微调到RLHF优化的详细步骤，代码和模型已开源，可引用。支持Flash Attention加速，适用于大数据集处理。更多信息及模型权重在huggingface仓库。

MiniCPM3-4B - 轻量高效的开源模型支持长文本处理和函数调用

GithubHuggingfaceMiniCPM3人工智能大语言模型开源模型开源项目机器学习模型

MiniCPM3-4B是一款开源语言模型，仅用4B参数就达到了接近GPT-3.5-Turbo的性能。它具备32k上下文窗口、函数调用和代码解释器等功能，在中英双语、数学和编程等多个基准测试中表现出色。通过创新的训练策略，MiniCPM3-4B实现了与7B-9B模型相当的能力，为资源受限的AI应用场景提供了高效选择。

torchtitan - PyTorch原生大规模语言模型训练框架

GithubLLM训练Llama模型PyTorchtorchtitan分布式训练开源项目

torchtitan是基于PyTorch的大规模语言模型训练框架，展示了最新分布式训练功能。它采用简洁模块化设计，支持多种并行化技术，包括数据并行、张量并行和管道并行。框架还提供分布式检查点和Float8等先进特性，为Llama 3和Llama 2等模型预训练提供高效方案。torchtitan旨在展示PyTorch在大规模语言模型训练中的潜力。

t5-3b - 统一多语言自然语言处理任务的创新模型

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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。

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