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EXAONE-3.0-7.8B-Instruct

高性能双语指令微调大语言模型

EXAONE-3.0-7.8B-Instruct是LG AI Research开发的英韩双语生成模型,拥有78亿参数。经过8万亿token的预训练和指令微调后,该模型在多项基准测试中表现出色,与同等规模的顶级开源模型相媲美。它不仅支持英语和韩语的对话生成,还可应用于广泛的自然语言处理任务,为推动人工智能研究生态系统的发展做出了贡献。

EXAONE-3.0 - 英韩双语7.8B参数大规模语言模型
EXAONE 3.0Github人工智能开源项目机器学习自然语言处理语言模型
EXAONE 3.0是LG AI Research开发的英韩双语大规模语言模型,参数规模达78亿。该模型通过8T优质数据预训练和指令微调,在MT-Bench等多项评测中表现出色。EXAONE 3.0能够进行跨语言交互,处理复杂指令,并生成准确回应。这一开源项目为自然语言处理研究和应用开发提供了重要工具。
Infinity-Instruct-3M-0625-Yi-1.5-9B - 大规模指令调优模型无需人类反馈的创新
GithubHuggingfaceInfinity Instruct北京智源人工智能研究院开源项目无强化学习模型模型训练深度学习
Infinity-Instruct-3M-0625-Yi-1.5-9B是一个开放源码的指导调优模型,不依赖于人类反馈强化学习。模型通过在Infinity-Instruct-3M上的微调展现了优异的性能,特别是在AlpacaEval 2.0和MT-Bench评估中表现突出。近期发布的InfInstruct-Mistral-7B 0625等模型权重优化了训练效率。借助FlagScale等创新训练技术,该模型大幅降低了训练成本,擅长处理数学和代码指令,并具备强大的聊天功能。该模型仅限于学术研究使用,不适用于商业用途。
EEVE-Korean-Instruct-10.8B-v1.0 - 韩语大语言模型EEVE-Korean-Instruct-10.8B采用DPO技术优化指令理解
EEVEGithubHuggingface多语言开源项目机器学习模型语言模型韩语
EEVE-Korean-Instruct-10.8B-v1.0是一个针对韩语优化的大语言模型。该模型基于SOLAR-10.7B扩展韩语词汇表,并使用DPO技术进行指令微调。在多项基准测试中,模型平均得分达66.48分。训练数据包括韩语翻译版的SlimOrca-Dedup和ultrafeedback数据集。项目提供了API使用说明和模型评估结果,适用于需要高性能韩语语言处理的应用场景。
Qwen2-1.5B-Instruct - 性能卓越的开源指令调优语言模型
GithubHuggingfaceQwen2人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
Qwen2-1.5B-Instruct是Qwen2系列中的指令调优语言模型,在语言理解、生成、多语言处理、编码和数学推理等方面表现优异。该模型基于改进的Transformer架构,通过大规模预训练和偏好优化,在多项基准测试中超越了大多数开源模型。Qwen2-1.5B-Instruct易于部署,适用于多种AI应用场景,能够高效处理复杂的语言任务。
Qwen2.5-7B-Instruct - 高效微调和内存优化的多语言大模型
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目微调模型长文本处理
Qwen2.5-7B-Instruct是一款多语言支持的指令微调大语言模型。它具备128K tokens的上下文理解能力,可生成8K tokens长度文本,在代码、数学等领域表现突出。该模型在指令遵循、长文本生成和结构化数据理解方面有显著提升。通过优化技术,模型微调速度提高2.2倍,同时减少62%内存使用,大幅提升了训练效率。
Qwen2.5-32B-Instruct - 多语言大规模语言模型支持长文本处理和结构化输出
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目指令微调模型长文本处理
Qwen2.5-32B-Instruct是一款指令微调大语言模型,参数量为325亿。该模型支持29种以上语言,擅长指令跟随、长文本生成和结构化输出。它采用因果语言模型架构,支持131,072个token的上下文长度,可生成8192个token。模型在编码、数学等领域表现出色,并能处理表格等结构化数据。
Llama-3-Open-Ko-8B-Instruct-preview - Llama-3基础上的韩语模型适用于对话和指导任务
GithubHuggingfaceLlama-3-Open-Ko-8B-Instruct-preview开源项目指令生成机器学习模型语言模型预训练
Llama-3-Open-Ko-8B-Instruct-preview利用公开资源预训练,处理17.7B+文本标记,为韩语对话和指导提供新起点。TPUv5e-256支持下的训练采用Chat Vector方法,增强自然语言生成。尽管尚未微调韩语指令,该模型已展示可靠性和高效性
Qwen2.5-7B-Instruct - 强大的多语言大模型支持128K上下文和8K生成
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目指令微调模型长文本处理
Qwen2.5-7B-Instruct是一个指令微调的大语言模型,拥有76亿参数。该模型支持29种以上语言,能处理128K tokens的上下文并生成8K tokens的文本。它在代码、数学、指令遵循和长文本生成等方面表现出色,同时提升了结构化数据的理解和输出能力。模型采用transformers架构,整合了RoPE、SwiGLU等技术,提供了强大的自然语言处理功能。
AISquare-Instruct-yi-ko-6b-v0.9.30 - 面向自然语言处理的高效AI驱动文本生成模型
A100硬件AISquare-Instruct-yi-ko-6b-v0.9.30AI训练GithubHuggingfaceInswave Systems大模型开源项目模型
由Inswave Systems开发的AI模型,基于DPO和SFT方法,并在beomi/Yi-Ko-6B模型上进行训练,实现了有效的文本生成。使用A100x4硬件以提高运行效率,并得到了韩国人工智能中心项目的支持,旨在提升自然语言处理应用的性能。在开放的ko-leaderboard排名中表现优异,展示了其出色的性能和应用潜力。
Qwen2.5-3B-Instruct - 高性能多语言AI模型支持长文本处理
GithubHuggingfaceQwen2.5人工智能多语言支持大语言模型开源项目模型自然语言处理
Qwen2.5-3B-Instruct是Qwen2.5系列中的指令微调模型,拥有30亿参数。该模型在知识储备、编程和数学能力方面有显著提升,支持29种以上语言,能处理128K tokens的输入并生成8K tokens的输出。模型在指令遵循、长文本生成、结构化数据理解和JSON生成等方面表现优异,并能适应多样化的系统提示。采用因果语言模型架构,结合RoPE、SwiGLU等技术,提供高效的自然语言处理能力。
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