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 语言模型 Huggingface 模型指令微调 Github 开源项目开源许可性能评估

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。

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介绍相关项目

Llama-3.1-70B-Instruct - Meta推出的多语言大规模语言模型支持商业与研究应用

GithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1-70B多语言大语言模型开源项目指令微调模型预训练

Llama-3.1-70B-Instruct是Meta开发的多语言大型语言模型，支持8种语言，具有128k上下文窗口。模型采用优化的Transformer架构，通过监督微调和人类反馈强化学习训练，提升对话效果。支持文本和代码生成等自然语言任务，适用于商业和研究领域。该模型还可用于改进其他AI模型，包括合成数据生成和知识蒸馏。

komt-mistral-7b-v1 - 韩语文本生成中的创新多任务指令调优模型

GithubHuggingfacekomet多任务指令大语言模型开源项目模型模型评估韩语性能

项目采用多任务指令调优方法，提升了韩语文本生成的准确性和有效性。通过监督数据集，生成适合大语言模型的训练数据并应用于komt-mistral-7b-v1，该模型是Mistral-7B-Instruct-v0.1的微调版本。评估结果显示，在韩语任务中的得分优于其他开源模型，尤其在文本生成和问答任务中表现出色，为韩语用户提供更智能的交互体验。

Mistral-7B-Instruct-v0.2-llamafile - 高效多功能的开源语言模型

AI模型GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.2大型语言模型开源项目指令微调模型自然语言处理

Mistral-7B-Instruct-v0.2是Mistral AI公司开发的改进版指令微调语言模型，拥有70亿参数。该模型支持多种量化格式和llamafile格式，可在CPU和GPU上高效运行，适用于对话、文本生成等多种场景。用户可根据设备选择合适的量化版本，通过命令行或Python代码轻松使用。模型在多项任务中表现优异，为开发者和研究者提供了强大的开源语言处理工具。

Mistral-7B-Instruct-v0.3-GGUF - 高性能量化版指令微调大语言模型

GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.3大型语言模型开源项目提示模板模型硬件要求量化

Mistral-7B-Instruct-v0.3 GGUF是一系列针对不同硬件条件优化的量化模型。支持32k上下文长度、扩展词表和函数调用，适用于对话等交互任务。模型大小从2.72GB到14.5GB不等，提供多种精度选择，平衡性能和资源消耗。GGUF格式便于在各类设备上高效部署和使用。

open-instruct - 开源指令微调大语言模型的完整工具集

AI训练Github开源项目模型微调评估基准语言模型

open-instruct是一个致力于指令微调预训练语言模型的开源项目。它提供了基于最新技术和公开数据集的模型微调代码，以及多项基准测试的评估工具。项目发布了包括Tülu系列在内的多个微调模型检查点。open-instruct支持全参数微调、LoRA和QLoRA等高效方法，并提供完整的训练和评估脚本。该工具集为研究人员和开发者提供了探索指令调优大语言模型的全面解决方案。

SmolLM-135M-Instruct - 轻量级指令语言模型的高效实现

GithubHuggingfaceSmolLM人工智能开源项目机器学习模型模型训练语言模型

SmolLM-135M-Instruct是一个1.35亿参数的轻量级指令语言模型。经过高质量教育数据训练和公开数据集微调后，模型具备基础知识问答、创意写作和Python编程能力。支持MLC、GGUF等多种本地部署方案，可通过Transformers框架调用。v0.2版本进一步优化了对话质量和任务完成能力。

Qwen2-1.5B-Instruct-AWQ - 探索具备多语言能力和高性能的新一代语言模型

GithubHuggingfaceQwen2多语言能力开源项目性能基准模型训练细节语言模型

Qwen2系列大语言模型在语言理解、生成、多语言处理和推理等多个方面表现出色。Qwen2-1.5B-Instruct模型经过指令微调，相较主流开源和专有模型展现出强竞争力。基于SwiGLU激活和自适应分词器，支持多语言和代码应用。通过Hugging Face Transformers可轻松下载并使用。详细了解性能和速度基准测试的信息请查看相关资料。

multilingual-e5-large-instruct - 支持100+语言的多语言大规模指令型自然语言处理模型

GithubHuggingfaceMTEB分类多语言开源项目检索模型模型评估

multilingual-e5-large-instruct是一个多语言大规模指令型语言模型，支持100多种语言的文本处理。该模型在MTEB基准测试的分类、检索、聚类等任务中表现优秀，展现了优异的跨语言能力。它可应用于多语言文本嵌入、语义搜索、文本分类等场景，为自然语言处理提供了实用的多语言解决方案。

Llama-3.1-405B-Instruct - Meta开发的多语言大规模语言模型支持商业和研究应用

GithubHuggingfaceLLaMA 3.1Meta人工智能多语言大语言模型开源项目模型自然语言生成

Llama-3.1-405B-Instruct是Meta开发的多语言大规模语言模型系列之一。该模型支持英语、德语、法语等8种语言,具有128K上下文长度。通过监督微调和人类反馈强化学习,该模型旨在提供安全可靠的多语言对话能力。Llama-3.1-405B-Instruct适用于助手式聊天等自然语言生成任务,支持商业和研究应用。

Mistral-7B-Instruct-v0.2 - 开源大语言模型支持32K上下文窗口的指令微调版本

GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.2大语言模型开源项目指令微调推理模型自然语言处理

Mistral-7B-Instruct-v0.2是基于Mistral-7B-v0.2进行指令微调的语言模型。该版本扩展了上下文窗口至32K，采用Rope-theta=1e6，并移除了滑动窗口注意力机制。模型提供了简化的指令格式和聊天模板，便于用户交互。作为一个快速演示，它展示了基础模型通过微调可以达到的性能水平。但需注意，该模型尚未包含内容审核功能，在特定场景下使用时应当谨慎。

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