GritLM-7B

开源大语言模型在文本生成和分类任务中展现突出表现

模型评估机器学习 Github MTEB 自然语言处理 GritLM-7B Huggingface 开源项目模型

GritLM-7B在文本分类、检索和聚类等多项任务中表现优秀。实测数据显示，模型在AmazonPolarity分类任务达到96.52%准确率，Banking77分类达到88.47%准确率。此外，模型还集成了文本相似度计算、排序和聚类分析等功能，可应用于多样化的自然语言处理场景。

Huggingface

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glm-4-9b-chat-1m - 广泛语言支持与长文本处理能力的先进预训练模型

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GLM-4-9B-Chat-1M 是智谱 AI 开发的先进预训练模型，具备网页浏览、代码执行和长文本推理等功能，支持 26 种语言，适用于需要大规模上下文处理的应用场景。最新更新提升了处理能力，支持长达 1M 上下文长度。

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llm-toys - 微调小型语言模型实现多任务处理

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llm-toys 项目提供适用于释义、语气转换、对话总结和主题生成等任务的小型量化3B和7B语言模型。这些经过微调的模型能在普通消费级硬件上高效运行，并通过简单的安装步骤提升文本处理和生成能力。

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InternLM-XComposer2.5采用7B参数规模构建，通过24K交错图文上下文训练,支持扩展至96K长文本理解。这个开源多模态模型在视频理解、多图对话、高清图像分析、网页生成和文章创作等场景中展现出强大的理解与创作能力。其优秀的长文本处理特性使其能够处理需要大量上下文的复杂任务。

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MGM-7B - 基于LLaMA的开源多模态图文理解生成模型

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GIST-large-Embedding-v0 - 多语言句子嵌入模型 GIST-large 支持广泛NLP应用

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