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Hermes-2-Pro-Mistral-7B

基于Mistral的新一代语言模型 专注函数调用与结构化输出

Hermes-2-Pro-Mistral-7B是Nous Research联合多方开发的开源语言模型。这款基于Mistral 7B的改进版本在通用对话和任务处理基础上,重点增强了函数调用与JSON结构化输出能力。经评测,模型在函数调用准确率达90%,JSON输出准确率达84%。通过优化系统提示和多轮对话结构,显著提升了函数调用的可靠性和易用性,为开发者提供了更实用的AI模型选择。

m2 - 子二次GEMM架构Monarch Mixer实现高效语言模型
GithubM2-BERTMonarch Mixer人工智能开源项目机器学习自然语言处理
Monarch Mixer是一种创新的子二次GEMM架构,用于训练序列长度和模型维度均为子二次的语言模型。该架构使用Monarch矩阵层替代Transformer中的注意力和MLP操作,提高了计算效率。基于此架构的M2-BERT模型在减少25%参数和计算量的同时,在GLUE基准测试中达到了与BERT相当的性能。项目开源了预训练模型权重以及预训练和微调代码,方便研究者进行further研究。
Eurus - 专注推理能力的开源大语言模型套件
AI模型EurusGithubLLM开源项目机器推理自然语言处理
Eurus是一套专为复杂推理任务优化的开源大语言模型套件。在覆盖5个任务领域的12项测试中,Eurus-70B模型超越了GPT-3.5 Turbo的表现。该模型在LeetCode和TheoremQA等基准测试中取得显著进步,性能大幅领先于其他开源模型。Eurus项目还包括UltraInteract数据集和Eurus-RM-7B奖励模型,为推理任务提供全面解决方案。
Aquila2 - Aquila2开源模型与聊天模型指南
Aquila2AquilaChat2Github开源开源项目模型现在的用户
页面提供详细的Aquila2系列(包括Aquila2-7B、Aquila2-34B和Aquila2-70B-Expr)和AquilaChat2系列(包括AquilaChat2-7B、AquilaChat2-34B和AquilaChat2-70B-Expr)开源模型信息,包含快速入门指南、微调教程、长文本理解与评估方法及模型下载链接。最新新闻和更新展示了这些模型在多个数据集上的性能,及其在长文本理解和推理任务中的表现,帮助用户全面了解与应用。
whisper - 多语种语音识别与翻译解决方案
GithubOpenAITransformer模型Whisper多语言处理开源项目热门语音识别
Whisper是一个通用语音识别模型,支持多种语言处理任务,如语音翻译和语言识别。该模型基于大规模多样化音频数据集进行训练,利用Transformer技术实现高效的序列到序列学习。用户可以通过简单的命令或Python代码实现快速准确的语音识别与翻译,是一个适用于多种应用场景的强大工具。支持多个模型大小和语言选项,用户可根据需求选择合适的模型。
Aurora - 通过指令调优激活 Mixtral-8x7B 稀疏专家混合体的中文聊天功能
AuroraGithubMixtral-8x7B中文对话能力开源项目指令调优语言模型
Aurora项目通过整合三大中文数据集,提升了Mixtral-8x7B稀疏专家模型的中文对话能力。通过数据预处理和指令微调,该模型在C-Eval、MMLU和CMMLU基准测试中表现出色。这项研究首次在稀疏专家模型上应用指令微调,提升了模型的架构能力,特别是在零样本任务中表现卓越。
LLaMA-Pro - 具有块扩展的渐进式 LLaMA
GPT模型GithubLLaMA ProMetaMath开源项目深度学习自然语言处理
LLaMA-Pro项目通过模块扩展实现渐进式改进,显著提升算法性能。开源代码和模型包括LLaMA-Pro-8B和Mistral-Pro-8B-v0.1,后者在多个基准测试中表现优异,尤其在代码与数学能力方面超越主流型号。项目还提供了本地执行方法和训练代码。在ACL 2024大会上,项目论文已被接收,展示出其学术和实用价值。同时,LLaMA-Pro项目提供评估工具和预训练样例,支持开发者高效开发。
GLM-4 - 多语言支持与长文本处理能力
AI对话GLM-4Github多模态大语言模型开源项目长文本
GLM-4-9B系列是智谱AI推出的开源预训练模型,包括基础版、支持128K上下文的Chat版、1M长文本版及多模态版。该系列支持26种语言,在语义理解、数学计算、逻辑推理等多项评测中表现优异。GLM-4-9B-Chat具备网页浏览、代码执行等功能,GLM-4V-9B则增加了视觉理解能力。这些模型在多项基准测试中均超越了同规模竞品。
llm-toys - 微调小型语言模型实现多任务处理
Githubllm-toys任务微调低资源模型对话摘要开源项目语气变化
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。
Mixture-of-depths - Transformer语言模型的动态计算资源分配方法
GithubMixture-of-Depths开源项目模型实现深度学习语言模型
Mixture-of-depths是一种Transformer语言模型优化方法,通过动态分配计算资源提高性能。该项目提供Mistral、Mixtral、LLama等多个主流模型的非官方实现。项目支持高级API接口,兼容transformers库,便于研究应用。这种方法旨在提升模型推理效率和灵活性,同时保持输出质量。
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