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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

quantized-models - 提供多源量化模型以提升大语言模型推理效率
GithubHuggingfacequantized-modelstransformers大型语言模型开源项目文本生成推理模型量化模型
quantized-models项目整合了多种来源的量化模型,旨在提高大语言模型的推理效率。模型支持者包括TheBloke、LoneStriker、Meta Llama等,提供gguf、exl2格式的支持。用户可通过transformers库便捷地进行文本生成,这些模型按现状发布,需遵循其各自的许可协议。
Yi-9B-200K - Yi-9B-200K模型增强长文本处理,优化语言理解与推理
GithubHuggingfaceTransformerYi系列双语大型语言模型开源开源项目模型
Yi系列开源语言模型通过Yi-9B-200K提升长文本解析能力,表现于代码、数学和逻辑推理上尤为突出。该模型使用截至2023年6月的数据集训练,跨语言功能强大,适用于个人、学术和商业环境。
gpt-j-6b - 基于The Pile数据集训练的60亿参数大规模语言模型
EleutherAIGPT-J 6BGithubHuggingfacetransformer开源项目模型自然语言处理语言模型
GPT-J 6B是EleutherAI团队开发的60亿参数大规模语言模型,基于The Pile数据集训练。模型采用Mesh Transformer JAX架构,包含28层和4096维度结构。在多项自然语言处理任务中表现优异,但存在产生不当内容的风险。主要用途为文本生成,不适合直接部署于用户应用,需要人工审核和监督。
prometheus-7b-v2.0 - 用于语言模型评估的开源工具与反馈优化
GithubHuggingfacePrometheus 2开源项目权重合并模型相对评分绝对评分语言模型
Prometheus 2 是一款基于 Mistral-Instruct 的开源语言模型,通过细粒度评估替代 GPT-4 的某些功能。它通过反馈数据微调,支持直接和相对评价。权重合并提升性能,且通过人类反馈优化强化学习模型,适用于多领域评估任务。
aya-expanse-8b - Aya Expanse 8B开源多语言模型研究成果
Aya ExpanseGithubHuggingfaceTransformer架构多语言能力大规模语言模型开源项目模型非商业用途
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。
Phi-3-mini-4k-instruct-gguf - 轻量级通用AI模型支持推理分析与代码生成
GithubHuggingfacePhi-3人工智能大语言模型开源项目机器学习模型模型训练
Phi-3-mini-4k-instruct-gguf采用GGUF格式实现的轻量级语言模型,具备3.8B参数规模和4K上下文长度支持。该模型在常识理解、数学计算、代码生成等方面表现突出,适合在计算资源受限环境下运行。模型经过安全性优化,可用于英语场景的商业及研究应用。
Phi-3.5-MoE-instruct - 轻量级高性能多语言开源模型
GithubHuggingfacePhi-3.5-MoE多语言开源项目推理能力模型语言模型长文本处理
Phi-3.5-MoE-instruct是一款高性能开源多语言模型。采用混合专家架构,仅用6.6B活跃参数即可实现优异性能。支持128K上下文长度,在推理、数学和代码生成等方面表现出色。模型专注高质量推理数据,经过严格微调和安全增强,适用于商业和研究领域。
Phi-3-medium-128k-instruct-quantized.w8a16 - 优化为INT8的14亿参数开源模型,提升计算效率
GithubHuggingfacePhi-3-medium-128k-instructvLLM开源项目文本生成模型模型优化量化
Phi-3模型的量化版本,通过将权重量化为INT8,将参数位数从16减少至8,约减少50%的磁盘和GPU使用,仍保有高性能。专为英语商业与研究用设计,不适用于违法行为。支持在vLLM和Transformers中高效部署,平均分数74.04逼近未量化版本。在OpenLLM基准中展现优异准确性与恢复能力。
Yi-1.5-9B - 融合代码、数学与推理能力的开源语言大模型
GithubHuggingfaceYi-1.5人工智能开源项目模型深度学习自然语言处理语言模型
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。
bert-base-greek-uncased-v1 - 基于BERT的希腊语语言模型实现
BERTGithubGreekBERTHuggingface希腊语开源项目模型自然语言处理语言模型
bert-base-greek-uncased-v1项目是一种基于BERT的希腊语语言模型,通过希腊语维基百科、欧盟议会文本和OSCAR语料库进行预训练,适用于PyTorch和TensorFlow 2平台。该模型现已集成于Hugging Face的Transformers库,并支持希腊语文本预处理以去除重音符号和转换为小写。这款模型在命名实体识别和自然语言推理任务上表现优越,是研究人员和开发人员的有效工具。
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