Logo
Project Icon

Sonya-7B

MT-Bench测试中表现出色的Sonya-7B模型

融合HuggingfaceMT-Bench模型开源项目性能Sonya-7BGithub

Sonya-7B在MT-Bench测试中超越GPT-4，成为第一轮表现最佳且总排名第二的全能模型。该模型融合了xDAN-L1-Chat-RL-v1和Stealth v1.2等多种模型的优势，具备强大性能和一致的提示效果。Sonya-7B是一款设计用于多种任务的通用模型，适合助手和角色扮演。尽管表现出色，它仍为7B模型，推荐使用8192上下文窗口，并建议尝试16384上下文扩展。该模型为直接融合结果，未进行额外训练或微调。

GithubGithubHuggingfaceHuggingface
介绍相关项目
Starling-LM-7B-alpha - 开源模型在 MT Bench 测试中接近 GPT-4 水平
GithubHuggingfaceStarling-LM-7B-alpha人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理语言模型
Starling-LM-7B-alpha 是一个基于人工智能反馈强化学习(RLAIF)训练的开源大语言模型。该模型利用 GPT-4 标注的 Nectar 数据集和创新的奖励训练策略，在 MT Bench 测试中获得 8.09 分，性能仅次于 GPT-4 和 GPT-4 Turbo。研究团队已开源相关数据集、模型和在线演示。Starling-LM-7B-alpha 在多项基准测试中展现出优异性能，显示了其作为开源模型的巨大潜力。
AlphaMonarch-7B - 多功能7B模型，优化智能文本生成
AlphaMonarch-7BGithubHuggingface多任务基准开源项目推理能力文本生成模型模型评估
AlphaMonarch-7B是经过DPO优化的模型，增强推理与对话能力，通过AI2 Reasoning Challenge、HellaSwag和TruthfulQA等测试表现优异。利用LazyMergekit合并多款模型，适合对话、角色扮演和故事创作。支持GGUF、GPTQ和AWQ等量化模式，搭配Mistral Instruct聊天模板，在多项国际评估中表现出色，成为高级7B模型中的一员。
NeuralMonarch-7B - 基于Mistral架构的7B参数大语言模型在多项基准测试中展现卓越性能
GithubHuggingfaceNeuralMonarch-7B人工智能模型开源项目模型深度学习自然语言处理语言模型
NeuralMonarch-7B是基于Monarch-7B开发的开源语言模型，通过DPO技术微调并使用LazyMergekit整合多个基础模型。在Nous基准测试中获得62.73分的平均成绩，支持8k上下文窗口，专注于指令理解和逻辑推理能力。模型提供GGUF量化版本，可用于聊天及推理等多种应用场景。
NeuralSynthesis-7B-v0.1 - NeuralSynthesis-7B-v0.1在多个基准数据集上展示出卓越的文本生成性能
GithubHuggingfaceLeaderboardNeuralSynthesis-7B-v0.1开源项目文本生成模型模型合并语言模型
NeuralSynthesis-7B-v0.1展示了强大的文本生成能力，结合多种模型优势并通过LazyMergekit合并。在AI2 Reasoning Challenge、HellaSwag、MMLU等任务中取得优异成绩，其在AI2 Reasoning Challenge上的标准化准确率为73.04%、HellaSwag验证集上为89.18%，在TruthfulQA 0-shot任务中达到78.15%的精确度。详细性能及排名可在Open LLM Leaderboard查看。
zephyr-7b-beta - 7B参数开源对话模型在多项基准测试中表现卓越
GithubHuggingfaceZephyr-7B-β人工智能开源项目机器学习模型模型性能语言模型
Zephyr-7B-β是基于Mistral-7B-v0.1微调的开源对话模型。在MT-Bench和AlpacaEval等基准测试中,其性能超越多个参数量更大的模型。采用DPO技术训练,能生成有帮助的回复,但缺乏安全性对齐。适用于多种对话任务,在编码和数学等复杂任务上仍需改进。该模型表现出色,但使用时需注意其局限性。
Delexa-7b - 多基准测试中展现出色表现的开源语言模型探索
AI推理Delexa-7bGithubHuggingface开源项目文本生成模型评估结果语言模型
Delexa-7b是开源的大型语言模型，在通用语言任务中表现优越。其在多项基准测试中，包括HellaSwag Challenge，获得了86.49%的准确率。该模型支持生成特定内容，并具备不生成非法内容的能力。在llm-judge平台上的初步评估中，Delexa-7b取得了8.143750的平均得分。其应用领域涵盖STEM推理和AI开发实验，需注意在使用时避免可能的有害生成内容。
Yi-1.5-9B-32K - 中型开源模型性能显著提升
GithubHuggingfaceYi-1.5开源模型开源项目模型算术推理编程性能语言理解
Yi-1.5-9B-32K作为中型开源模型，以其在语言理解、推理及阅读理解上的出色表现而著称。经过3.6T预训练和多样化微调，其在编码、数学和指令遵循能力上较前版有大幅提升，适合需要高效开源AI解决方案的用户。
Qwen2-7B - 开源大语言模型在多项基准测试中展现优异性能
GithubHuggingfaceQwen2人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
Qwen2-7B是新一代Qwen大语言模型系列的7B参数基础版本。该模型在语言理解、生成、多语言处理、编程、数学和推理等多个领域的基准测试中展现出优异表现，不仅超越了大多数开源模型，还与专有模型实力相当。Qwen2-7B基于改进的Transformer架构，引入了SwiGLU激活函数、注意力QKV偏置和组查询注意力等创新技术，并优化了分词器以更好地支持多种自然语言和编程语言。
SOLAR-10.7B-Instruct-v1.0 - 高效小巧的大型语言模型在多项NLP任务中超越更大规模对手
GithubHuggingfaceSOLAR-10.7B单轮对话大语言模型开源项目指令微调模型深度扩展
SOLAR-10.7B是一个参数量为10.7B的大型语言模型，通过创新的深度上扩展方法开发。该模型在多项自然语言处理任务中表现出色，经常超越参数量更大的模型。SOLAR-10.7B采用了监督微调和直接偏好优化等先进技术进行指令微调，展现出优秀的性能、鲁棒性和适应性，为进一步微调提供了良好基础。
mpt-7b - 高性能开源大语言模型
GithubHuggingfaceMPT-7B大语言模型开源开源项目模型深度学习自然语言处理
MPT-7B是一个开源大语言模型,在1万亿英文文本和代码上预训练。其改进的Transformer架构支持高效训练和推理,可处理超长输入。模型采用ALiBi技术处理长序列,无需位置嵌入。MPT-7B支持商业使用,为开发者提供了适用于多种下游任务微调的强大基础模型。
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

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。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型，免费访问各种图像生成与AI训练工具，从Stable Diffusion等基础模型开始，轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术，推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器，它将改变您观看视频的方式！SubCat结合了先进的人工智能技术，为您提供即时视频字幕翻译，无论是本地视频还是网络流媒体，让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台，利用前沿AI技术，为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图，再到文案生成，美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具，简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定，平台可快速生成高质量论文大纲和全文，配合图表、参考文献等一应俱全，同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务，保障数据安全，有效提升写作效率和论文质量。

使用协议隐私政策广告服务
投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号