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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

aya-23-8B - 支持23种语言的开源多语言大模型
Aya-23-8BGithubHuggingface人工智能多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
Aya-23-8B是由Cohere For AI开发的开源多语言大模型,基于Command系列模型架构,通过Aya Collection数据集进行指令微调。该模型包含80亿参数,支持阿拉伯语、中文、英语在内的23种语言,具有8192的上下文长度。模型采用优化的Transformer架构,主要面向学术研究和非商业应用场景。
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。
languagemodels - 轻松实现低内存大语言模型推理的Python库
GPU加速GithubLanguage ModelsPython大语言模型开源项目语义搜索
该Python库简化了大语言模型的使用,最低内存需求仅为512MB,确保所有推理在本地完成以保障数据隐私。支持GPU加速及多种模型配置,功能涵盖文本翻译、代码补全、语义搜索等,适合教育和商业用途。用户可通过简单的pip命令安装,在REPL、笔记本或脚本中使用。详见官方网站的文档与示例程序。
GPT-JT-6B-v1 - 优化文本分类的先进语言模型
GPT-JTGithubHuggingfaceUL2分类任务开放数据集开源项目文本生成模型
GPT-JT-6B-v1采用去中心化训练和开放数据集,提升文本分类表现。结合UL2训练目标等先进技术,使其在计算效率上具有优势,优于大多数百亿参数模型。在多样化数据集如自然指令和P3上,GPT-JT利用标记和双向上下文学习,增强推断能力和语言处理功能。
v3_1_pt_ep1_sft_5_based_on_llama3_1_8b_final_data_20241019 - 探索先进的自然语言处理开源模型及其实际应用
GithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型卡环境影响训练细节语言模型
了解先进自然语言处理开源模型的信息,包括用途、评估方法及风险提示。虽然详细信息未完全披露,但以上内容可为开发和应用提供重要参考。
fc_6 - PyTorch模型Hub集成方式解析
GithubHugging FaceHuggingfacePyTorch开源项目机器学习模型模型模型集成深度学习
该模型采用PyTorchModelHubMixin集成推送至Hub,用户可方便地访问和部署。使用此功能,开发者能够高效管理和共享模型资源,提升模型的可重复性和扩展性,简化研究人员和工程师的模型管理流程。
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-3.5-mini-instruct-bnb-4bit - 轻量级多语言模型支持高效微调和长文本理解
GithubHuggingfacePhi-3.5transformers多语言开源项目微调模型长上下文
Phi-3.5-mini-instruct是一款轻量级开源语言模型,支持128K上下文长度。经过监督微调和优化,该模型在多语言能力和长文本理解方面表现出色。适用于内存受限环境、低延迟场景和推理任务,可作为AI系统的基础组件。在商业和研究领域都有广泛应用前景。
SmallLanguageModel-project - 自主构建完整的语言模型,从数据采集到训练一步到位
GithubPythonSmallLanguageModel依赖安装开源项目数据处理模型训练
该项目提供全面的构建语言模型指南,包括数据收集、预处理及模型训练。项目涵盖从数据采集到训练多种模型(如BERT、GPT、Seq-2-Seq)的全部必要工具和步骤。适用于Python 3.8及以上版本,通过详细的教程和文档帮助开发者高效实现模型训练与应用。
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。
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