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Twice-KoSOLAR-16.1B-test

使用深度扩展技术优化SOLAR语言模型性能

本页面介绍了Depth-Up-Scaling方法如何提升大规模语言模型(LLM)的性能,通过合并Mistral 7B模型权重与持续预训练,SOLAR-10.7B模型在多项自然语言处理任务中表现优异,超越某些30B参数模型。本文比较了不同模型性能,展示了SOLAR-10.7B在多样化调优场景中的适应性和鲁棒性。

MAmmoTH2-8B-Plus - 基于网络数据的大规模指令微调方法
GithubHuggingfaceMAmmoTH2大语言模型开源项目推理能力模型算法评估语言模型训练
MAmmoTH2项目通过从网络预训练语料中高效收集1000万条指令-回答对来提升大语言模型的推理能力。该方法显著改善了模型在多个推理基准测试上的表现,如MAmmoTH2-7B (Mistral)在MATH和GSM8K测试中的得分大幅提升。这种方法不仅无需特定领域数据训练,还为获取大规模高质量指令数据提供了一种高效的途径,为增强大语言模型的推理能力提供了新的研究方向。
mistral-7b-bnb-4bit - 更高效的模型微调与内存优化技术
GithubHuggingfaceMistral 7bUnsloth内存优化开源项目快速微调模型量化模型
Unsloth技术助力Mistral 7b在内存减少70%的同时实现5倍微调速度提升。项目提供多个适合初学者的Google Colab笔记,只需添加数据集并运行,便可生成更快的微调模型,支持导出到GGUF、vLLM或上传Hugging Face。此方案有效优化了Gemma 7b、Mistral 7b、Llama-2 7b等模型的性能和内存使用,提升模型微调效率。
bigyi-15b - 合并模型技术的进步:探索创新设计
GithubHuggingfacebigyi-15bmergekit上下文合并方法开源项目模型语言模型
Bigyi-15b融合了若干预训练语言模型,利用mergekit工具及passthrough合并方法,以01-ai/Yi-9B为核心,具备4k上下文处理能力。此模型增强了在多应用场景中的表现,比如复杂数值计算与自然语言生成,同时优化了信息匹配准确性。
10.5B_v1 - 介绍最前沿的自然语言处理开源项目
GithubHuggingfacetransformers卡片开源项目模型训练评估
本页面介绍了在🤗transformers平台上发布的自然语言处理模型,支持直接与下游应用。页面提供模型使用指导、性能评估、环境影响及技术规格信息,帮助用户合理利用模型的同时意识到潜在的偏见、风险和局限。
Midnight-Rose-70B-v2.0.3 - 融合模型在文本生成和NLP任务中的应用
GithubHuggingfaceMidnight-Rose-70B-v2.0.3人工智能开源项目模型深度学习自然语言处理语言模型
Midnight-Rose-70B-v2.0.3是一个基于Llama 2的大规模语言模型融合项目。该模型在AI2推理挑战、HellaSwag和MMLU等多项基准测试中表现优异,展现了强大的文本生成、常识推理和知识应用能力。Midnight-Rose特别适合角色扮演和讲故事等创意任务,同时在其他自然语言处理任务中也有良好表现。模型支持6144个token的上下文长度,并提供多种量化版本以适应不同应用场景。
Yi-34B-200K - 开源双语大模型 提升长文本理解能力
GithubHuggingfaceTransformerYi双语大语言模型开源开源项目模型
Yi-34B-200K是开源的双语大语言模型,专注于提升长文本理解。通过在长时间上下文数据上训练5亿个token,Yi-34B-200K的『寻针与草垛』测试表现从89.3%提高到99.8%。其独特的数据集和高效的训练管道,使Yi系列在语言理解、常识推理和阅读理解方面表现优异,超过其他开源模型。该模型适用于个人、学术和中小企业,性价比较高。
POLAR-14B-v0.2 - 韩文大语言模型助力生态系统
AI实验室GithubHuggingfacePOLAR偏见与风险开源开源项目模型语言模型
POLAR-14B-v0.2由Plateer AI实验室开发,受启于SOLAR,致力于韩文语言模型的持续发展与贡献。
Qwen1.5-0.5B - 大规模多语言模型支持32K上下文长度
GithubHuggingfaceQwen1.5上下文长度多语言支持开源项目模型模型规模语言模型
Qwen1.5是Qwen2的测试版,作为一款基于Transformer的解码器语言模型,该项目在大规模数据上进行预训练。模型规模涵盖0.5B至72B的密集模型及14B的MoE模型,共8种规格。Qwen1.5在对话性能、多语言支持方面有显著提升,所有模型均可稳定支持32K上下文长度。技术上采用SwiGLU激活、注意力QKV偏置等,并优化了多语言和代码适配的分词器。
stablelm-3b-4e1t - StableLM开源语言模型在1万亿token数据上训练达到30亿参数规模
GithubHuggingfaceStableLM-3B-4E1T人工智能大语言模型开源模型开源项目文本生成模型
StableLM-3B-4E1T是一个开源语言模型,通过在Falcon RefinedWeb和RedPajama-Data等数据集上训练4轮获得,总计处理1万亿tokens数据。模型采用LayerNorm归一化和Rotary位置编码技术,支持Flash Attention 2优化。在HellaSwag和Winogrande任务评测中分别达到75.94%和71.19%的准确率,展现出良好的语言理解能力。
BeagSake-7B - 高效文本生成模型的合并与性能评估
AI评测BeagSake-7BGithubHugging FaceHuggingfacetext-generation开源项目模型模型合并
BeagSake-7B项目通过LazyMergekit工具合并了BeagleSempra-7B和WestBeagle-7B模型,以优化文本生成性能。该项目在AI2 Reasoning Challenge、HellaSwag等多项测试任务中表现优异,通过调整模型合并策略和采用float16精度,有效提升了模型的推理效率。此策略为多种语言理解任务提供了新的技术路径。
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