Qwen2-1.5B-Instruct-GPTQ-Int4

多语言大模型Qwen2，增强理解与推理性能

量化 Huggingface 模型 Github 开源项目性能 Qwen2-1.5B-Instruct 语言模型

Qwen2语言模型系列在开源与专有模型对比中展现出色表现。1.5B Instruct模型优化后，适合编程、数学及推理任务，支持多语言和代码处理，并具备改进的分词功能。可高效兼容Hugging Face Transformers平台，推理速度快，内存占用低。

Qwen-Agent - 基于千问大模型的应用开发框架支持工具调用和长文本处理

GithubLLM应用Qwen-Agent代理框架工具使用开源项目自定义助手

Qwen-Agent是基于通义千问大语言模型的应用开发框架。该框架提供指令跟随、工具使用、规划和记忆等功能，包含浏览器助手和代码解释器等示例应用。它支持自定义工具开发，提供原子级和高级组件，能处理超长文档问答，并在多个基准测试中表现出色。开发者可以利用Qwen-Agent创建智能助手，实现复杂的人工智能应用。

GLM-4 - 多语言支持与长文本处理能力

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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。

Step-DPO - 优化大语言模型长链推理的高效方案

GithubStep-DPO大语言模型开源项目数学问题模型微调长链推理

Step-DPO是一种旨在提升大语言模型长链推理能力的新方法。该方法通过数据构建流程生成了1万对高质量步骤偏好对数据集，在仅使用少量数据的情况下显著提升了模型性能。研究表明，Step-DPO能将Qwen2-7B-Instruct在MATH和GSM8K测试集上的得分分别提高5.6%和2.4%。应用Step-DPO后的Qwen2-72B-Instruct更是在这两个测试集上分别达到70.8%和94.0%的得分，超越了多个闭源模型。

MINI_LLM - 完整中文大语言模型训练流程实践

DPOGithubMini-llm大模型开源项目微调预训练

MINI_LLM项目展示了完整的中文大语言模型训练流程，涵盖预训练、SFT指令微调和DPO优化阶段。该项目基于QWEN模型，利用多种数据集训练出1.4B参数规模的模型。项目详细介绍了数据处理方法、提供训练脚本，并包含多GPU训练指南，为中文大语言模型开发提供了实用参考。

EasyInstruct - 大型语言模型指令处理框架简介

EasyInstructGPT-4GithubPython包大语言模型开源项目指令处理框架

EasyInstruct是一个易于使用的指令处理框架，适用于GPT-4、LLaMA、ChatGLM等大型语言模型。框架模块化实现指令生成、选择和提示，支持Self-Instruct、Evol-Instruct和反向翻译等技术，提供丰富的选择指标如长度、困惑度和GPT评分，并包含Shell脚本和Gradio应用的快速上手指南。

Baichuan2 - 开源大语言模型

Baichuan 2Github大语言模型开源开源项目推理和部署模型微调

Baichuan 2，新一代开源大语言模型，拥有基于2.6万亿Tokens训练的7B与13B版本，展现卓越性能于多语言、法律及医疗领域。开发者经官方审核后，可免费商用。详情见技术报告《Baichuan 2: Open Large-scale Language Models》。

Baichuan-7B - 开源中英双语大规模预训练模型，支持商用

Baichuan-7BGithubTransformer结构中英双语开源可商用开源项目预训练语言模型

Baichuan-7B是由百川智能开发的开源可商用中英双语大规模预训练语言模型。基于Transformer结构，该模型在1.2万亿tokens上训练，拥有70亿参数，并提供4096长度的上下文窗口。在中文和英文的基准测试（C-Eval和MMLU）中表现出色。该模型可在Hugging Face和ModelScope平台上获取，适合开发者和研究人员使用。

instruct-eval - 指令调优的大型语言模型的评估和比较

AlpacaFlan-T5GithubIMPACTInstructEvalLLM开源项目

InstructEval项目专注于全面评估和比较指令调优的大型语言模型（如Flan-T5和Alpaca），并提供简便的基准测试库和排行榜。该项目支持多种模型和任务，使研究者能够轻松直观地在学术基准（如MMLU和BBH）上比较模型表现。此外，InstructEval发布了用于评估LLM写作能力的IMPACT数据集和安全评估基准Red-Eval，为用户提供多样的测试工具和资源。

Baichuan-13B - 包含130亿参数和出色Benchmark性能的大规模开源语言模型

Baichuan-13BGithub对齐模型开源模型开源项目百川智能量化版本

Baichuan-13B是一个包含130亿参数的开源模型，支持中英双语，并在多项Benchmark测试中表现优异。它具有更大的参数量和数据规模，更高效的推理能力，且完全免费商业使用。通过简单的代码即可部署，量化版本大大降低了部署门槛，广泛适用于学术研究和商业应用。

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。

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豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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