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pythia-6.9b-deduped

面向大规模语言模型研究的开源模型系列

Pythia-6.9b-deduped为可解释性研究提供了一套8种大小的模型,每种大小有去重和未去重版本。该模型在性能上可与同类模型媲美,统一的训练方法推动科学研究,并提供154个中间检查点供研究使用

phi-1_5 - 13亿参数的语言模型展现卓越性能
GithubHuggingfacePhi-1.5Transformer人工智能开源项目模型自然语言处理语言模型
Phi-1.5是微软开发的13亿参数Transformer语言模型,在10亿参数以下模型中展现近乎最先进的性能。它未经指令微调,主要用于研究语言模型的安全性和改进。该模型支持多种任务,包括文本生成和代码编写,适用于问答、聊天和编程场景。然而,用户应注意其输出可能存在偏见或不准确,仅供研究参考。
robust_llm_pythia-14m-pm-gen-ian-nd - 深入了解transformers模型的应用与限制
GithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型卡环境影响训练细节评估
模型基于transformers库开发,旨在揭示模型在操作中可能存在的偏见、风险及技术限制,帮助用户明确其应用场景及注意要点。
dolly-v2-7b - 基于Pythia的开源指令微调语言模型
GithubHuggingfacedolly-v2-7btransformer开源项目指令微调机器学习模型语言模型
dolly-v2-7b是基于Pythia-6.9b架构的指令微调语言模型,通过15000条高质量指令数据训练而成。模型支持问答、分类、生成等核心功能,并采用MIT许可证开放商用。作为开源项目,其突出特点是具备可靠的指令理解能力,为AI应用开发提供了实用的基础模型选择。
prometheus-8x7b-v2.0 - 基于Mistral的开源评估型语言模型
GithubHuggingfacePrometheus 2RLHF人工智能评估开源项目机器学习模型语言模型
Prometheus-8x7b-v2.0是一个基于Mistral-Instruct构建的开源评估型语言模型,通过30万条标注数据训练而成。该模型支持绝对评分和相对排名两种方式,可对其他语言模型进行细粒度评估,是GPT-4评估功能的开源替代方案。模型提供完整的使用文档,适用于语言模型性能比较和评估研究。
phi-2 - 27亿参数小型语言模型 展现卓越性能
GithubHuggingfacePhi-2人工智能开源项目微软机器学习模型自然语言处理
Phi-2是一个拥有27亿参数的Transformer模型,在常识、语言理解和逻辑推理等基准测试中表现出色。这个开源小型模型主要面向研究社区,用于探索降低毒性、理解社会偏见和增强可控性等安全挑战。Phi-2适用于问答、聊天和代码生成,但存在生成不准确内容和对复杂指令响应不可靠等局限性。使用时需谨慎评估其输出结果。
mpt-7b - 高性能开源大语言模型
GithubHuggingfaceMPT-7B大语言模型开源开源项目模型深度学习自然语言处理
MPT-7B是一个开源大语言模型,在1万亿英文文本和代码上预训练。其改进的Transformer架构支持高效训练和推理,可处理超长输入。模型采用ALiBi技术处理长序列,无需位置嵌入。MPT-7B支持商业使用,为开发者提供了适用于多种下游任务微调的强大基础模型。
aphrodite-engine - 开源高性能语言模型推理引擎
AI加速AphroditeGithub开源项目推理引擎语言模型量化技术
Aphrodite是一个开源的语言模型推理引擎,采用vLLM的分页注意力机制实现高效推理。它支持连续批处理、多种量化方法和分布式推理,可为大规模用户提供快速服务。该引擎还具备多种采样方法和8位KV缓存,能够处理更长的上下文并提高吞吐量。Aphrodite目前作为PygmalionAI的官方后端引擎使用。
Pretrained-Language-Model - 先进预训练语言模型与优化技术集合
GithubMindSporePyTorchTensorFlow开源项目自然语言处理预训练语言模型
此开源项目汇集了多个先进的预训练语言模型和相关优化技术。包含200B参数中文语言模型PanGu-α、高性能中文NLP模型NEZHA、模型压缩技术TinyBERT和DynaBERT等子项目。这些模型在多项中文NLP任务中表现出色,支持MindSpore、TensorFlow和PyTorch等多种深度学习框架。
Themis - 新一代多功能自然语言生成评价模型,支持个性化和参考无关评估
GithubHuggingfaceThemis多样性开源项目模型灵活性自然语言生成评估性能
Themis是一个8B参数的大型语言模型,设计用于自然语言生成评价,在多样性、评估独立性和灵活性方面表现出色。该模型能够处理问答评价等非常见任务,并支持个性化评估标准,提供详细的分析与解释。在SummEval、Topical-Chat、SFRES等多种NLG任务中,Themis的表现优于包括GPT-4在内的现有模型。详见相关论文中的实验结果和详细信息。
opt-6.7b - Meta AI推出开源预训练语言模型促进AI研究
GithubHuggingfaceOPT人工智能开源项目文本生成模型语言模型预训练
OPT-6.7B是Meta AI推出的开源预训练语言模型,采用因果语言建模方法训练。该模型具有67亿参数,在800GB多样化数据集上训练,性能接近GPT-3。OPT-6.7B可用于文本生成和下游任务微调,旨在促进大型语言模型的可重复研究,让更多研究者参与探讨语言模型的影响。
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