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NexusRaven-V2-13B

开源的先进功能调用模型

NexusRaven-V2-13B 是一个开源的功能调用模型,具备商业应用潜力。它在生成单功能调用、嵌套调用和并行调用方面表现出色,并超越了现有的技术水平。相比于 GPT-4,该模型在复杂场景中功能调用的成功率提高了 7%。NexusRaven-V2 的独特之处在于它从未使用过的函数中展示出色的泛化能力,并提供详细解释,且在商用应用中可进行完全控制,不依赖专有数据训练,提升商业适用性。

raycast-g4f - 无需API Key使用GPT-4和Llama-3等AI模型,与Raycast轻松集成
GPT-4GithubLlama-3Raycast免费使用开源项目深度学习
使用Raycast无需API Key即可免费访问GPT-4、Llama-3等AI模型。支持实时消息流、多种命令、文件上传、图像生成、自动更新和智能聊天命名功能。安装简单,通过源代码实现,增强生产力与AI技术的结合。
VisualGLM-6B - 一个具备处理图像、中文和英文的能力的开源多模态对话语言模型
GithubVisualGLM-6B图像描述多模态对话模型开源开源项目微调
VisualGLM-6B是一个开源多模态对话语言模型,具备处理图像、中文和英文的能力。该模型继承自强大的ChatGLM-6B基础,增添了6.2亿参数,整合了先进的BLIP2-Qformer技术,达到了语言和视觉数据的高效融合。模型总参数量为7.8亿,展现在多个核心多模态任务上的卓越效能。针对各种应用场景均进行了优化,支持在消费级显卡上运行,降低了使用门槛,拓展了其在学术研究和实务应用中的潜力。
awesome-huge-models - 大型AI模型最新动态与开源资源汇总
AI训练GithubLLMdeep learning模型大模型开源开源项目
详尽介绍大型AI语言模型最新进展及开源资源,包括训练代码、数据集和预训练权重。收录Baichuan、Falcon、OpenLLaMA等模型,并关注开源与分布式训练框架如PyTorch和XLA生态。提供全面资源链接,帮助研究人员和开发者了解当前AI模型的最前沿动态。
ChatGLM3 - 突破性能与功能的开源对话模型
AIChatGLM3Github大语言模型对话系统开源模型开源项目
ChatGLM3是智谱AI与清华大学KEG实验室联合开发的开源对话模型。该模型在保持对话流畅和易于部署的基础上,引入了更强大的基础架构、更全面的功能支持和多个开源版本。ChatGLM3-6B不仅支持多轮对话,还能进行工具调用和代码执行,在10B以下模型中表现出色。此外,项目还开源了基础模型和长文本版本,为学术研究和商业应用提供了多样化选择。
CodeGen - 一系列用于程序合成的开源模型
CodeGenCodeGen2.0CodeGen2.5GithubProgram SynthesisSalesforce AI Research开源项目
CodeGen是由Salesforce AI Research开发的开源项目,涵盖多个模型版本(350M、1B、3B、7B、16B),专注于程序合成。最新的CodeGen2.5模型在7B参数下超越了16B参数模型的性能。主要更新包括CodeGen2.0的强大补全能力和CodeGen1.0的发布,其性能媲美OpenAI Codex。所有模型均可在Hugging Face Hub上获取,适用于多轮程序合成任务。
SkyText-Chinese-GPT3 - 中文GPT-3预训练模型多功能应用
GithubNLP技术SkyText中文GPT3奇点智源开源项目预训练大模型
SkyText项目推出的中文GPT-3预训练模型,具备聊天、问答、中英互译等多种功能,支持内容续写、对对联、写古诗、生成菜谱等多种应用。模型经过30多道数据清洗流程,采用创新的中文编码方式,以确保高质量的语料和模型效果。该项目提供了13亿参数和2.6亿参数两种版本,用户可选择不同参数规模的模型进行体验。
ChatGLM-6B - 高效灵活的开源双语对话模型的本地部署与定制
AI对话ChatGLM-6BGithub中英双语大语言模型开源开源项目
ChatGLM-6B是一款开源的中英双语对话语言模型,采用GLM架构,拥有62亿参数。该模型支持低资源设备部署,6GB显存即可运行。经过约1T标识符训练和多种技术优化,ChatGLM-6B能生成贴近人类偏好的回答。模型提供高效参数微调方法,便于开发者进行应用定制。该项目完全开放学术研究,同时允许免费商业使用,致力于推动大模型技术进步。
GPT-2 - 开源语言模型训练与实现探索
GPT-2Github代码复现开源项目数据预处理模型架构训练循环
本项目是基于Andrej Karpathy代码的GPT-2开源实现。通过详细注释解释模型架构和训练过程,包含核心文件如模型结构、训练循环和数据预处理。计划添加KV-Cache、RoPE等功能。虽然Hellaswag测试性能略低,但为学习大型语言模型提供了重要资源。项目展示了模型训练过程中的各种考虑因素,如权重初始化、学习率调整等技术细节。
simple-one-api - 多模型统一接口的国产大语言模型适配工具
GithubOpenAI APIsimple-one-api免费模型国产大模型多模型集成开源项目
simple-one-api是一个开源项目,通过标准OpenAI API格式统一访问多种国产大语言模型。支持讯飞星火、百度千帆、腾讯混元等多个免费模型,解决了不同平台接口差异问题。项目特点包括多模型配置、API密钥负载均衡和模型名称重定向,为开发者提供统一便捷的大模型调用方式。
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