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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。

internlm2-base-7b - 高效处理超长文本的多功能开源模型
GithubHuggingfaceInternLM开源开源项目模型评测语言能力
InternLM2-Base-7B是一个适应性强的开源模型,支持处理长达20万字的文本,具备精确的信息检索能力,并在推理、数学、编程任务中表现优异。通过OpenCompass工具验证,其性能适合广泛应用,是研究人员和开发者的理想选择。
Qwen1.5-7B - 多语言大规模预训练模型支持32K上下文
GithubHuggingfaceQwen1.5人工智能多语言支持开源项目文本生成模型语言模型
Qwen1.5-7B是基于Transformer架构的大规模预训练语言模型,作为Qwen2的beta版本,在多个方面实现了显著改进。该模型提供多种规模选择,支持多语言处理,并稳定支持32K上下文长度。相比前代产品,Qwen1.5-7B在Chat模型性能、技术创新和分词器优化等方面都有提升,为自然语言处理和代码生成任务提供了更强大的基础模型。
Qwen2.5-7B-bnb-4bit - 采用4bit量化技术加速Qwen2.5-7B模型并降低70%内存占用
GithubHuggingfaceQwen2.5Unsloth大语言模型开源项目模型模型微调深度学习
基于Qwen2.5-7B的量化优化版本,通过4bit量化技术将内存占用降低70%。模型拥有76亿参数,具备128K上下文长度和29种语言处理能力,支持编码、数学运算和长文本生成等功能。该版本在保持原有性能的同时实现轻量化部署,可用于后续的模型微调与定制开发。
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。
mistral-ft-optimized-1227 - 多基础模型融合优化的Mistral模型用于下游任务微调
GithubHuggingfaceMistral-7B下游任务开源模型开源项目性能优化模型模型合并
该模型通过层级SLERP技术融合了OpenHermes、Neural Chat、MetaMath和OpenChat等基础模型,作为Mistral模型的优化版本,可用于多种下游任务的微调和开发
Yarn-Mistral-7b-128k - 基于Mistral-7B的128K长文本语言模型
GithubHuggingfaceYarn-Mistral人工智能大语言模型开源项目模型神经网络长上下文
这是一个基于Mistral-7B-v0.1的模型扩展,采用YaRN方法完成1500步长文本预训练,将上下文窗口扩展至128K tokens。模型在长短文本处理方面保持稳定表现,通过ARC-c、Hellaswag、MMLU和Truthful QA等基准测试验证,适用于长文本处理场景。
Qwen1.5-MoE-A2.7B - 提高模型生成速度与资源效率的Transformer架构MoE语言模型
GithubHuggingfaceMixture of ExpertsQwen1.5-MoE-A2.7Btransformers开源项目文字生成模型语言模型
Qwen1.5-MoE-A2.7B是一种基于Transformer架构和专家混合(MoE)的大规模预训练语言模型,通过重构密集模型来增强性能。它推理速度提高1.74倍,训练资源仅为类似模型的25%。建议在使用中结合SFT或RLHF等后训练技术,以进一步改进文本生成能力。详细信息及源码可在博客和GitHub仓库中查看。
Qwen2.5-7B - 支持长文本和多语言的先进预训练语言模型
GithubHuggingfaceQwen2.5代码能力多语言支持大语言模型开源项目模型长文本处理
Qwen2.5-7B是一款拥有76亿参数的大规模预训练语言模型。它支持128K tokens的上下文理解和8K tokens的文本生成,显著增强了知识储备、编码和数学能力。该模型在指令遵循、长文本生成和结构化数据理解方面表现出色,并可处理29种以上语言。Qwen2.5-7B作为基础模型,为进一步的微调和应用开发奠定了坚实基础。
Starling-LM-7B-beta - Starling-LM-7B-beta提升语言模型生成质量与安全性
GithubHuggingfaceOpenchat-3.5-0106Starling-LM-7B-beta奖励模型开源项目强化学习模型自然语言处理
Starling-LM-7B-beta是一款基于AI反馈优化并从Openchat-3.5-0106微调的大型语言模型。通过升级后的奖励模型和策略优化,增强了语言生成质量和安全性,并在GPT-4评测中取得了8.12的高分。适用于多种对话场景,用户可在LMSYS Chatbot Arena免费测试,非常适合关注交互体验的开发者和研究人员。
h2o-danube3-500m-base - 500M参数的大规模语言模型,支持离线文本生成
GPTGithubH2O.aiHuggingface大语言模型开源项目模型模型架构转化器
由H2O.ai推出的h2o-danube3-500m模型,是一个大规模语言模型,采用Llama 2架构调整及500M参数设计。模型支持原生离线运行,尤其适用于手机设备,并集成Mistral分词器,拥有32,000词汇量及8,192长度的上下文生成能力。在支持transformers库的环境中,模型可在GPU设备上有效运行,并且支持量化和多GPU分片处理。重要提醒用户在使用模型生成的内容时保持审慎态度并自行承担责任。
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