SeaLLM-7B-v2

东南亚多语言大模型的新选择

Github 开源项目多语言 SeaLLM-7B-v2 Huggingface 数学推理 GPT-3.5 东南亚语言模型

SeaLLM-7B-v2是一款经过多语言优化的开源大模型，专注于提升东南亚语言的推理能力。与前代 SeaLLM-13B 相比，该模型体积减小一半，但性能表现更出色，特别是在78.2分的GSM8K零样本推理任务中领先同类产品，并在多种语言的数学推理测试中超过GPT-3.5。凭借其稳健的多语言支持和开源特性，SeaLLM-7B-v2在数学推理、常识推理和多语言知识评估等多个领域中展示了强大的应用潜力，成为多语言文化与技术研究的有力工具。

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介绍相关项目

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。

llama-7b - 70亿参数的开源大语言模型

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LLaMA-7b是一个拥有70亿参数的开源大型语言模型，采用非商业许可协议。该模型在文本生成、问答系统等多个自然语言处理任务中表现出色，提供强大的语言处理能力，但仅限非商业用途。用户需通过官方表单申请访问权限。此仓库为已获授权但遇到权重文件丢失或格式转换问题的用户提供支持。

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。

internlm-chat-7b - 中文对话模型，实现增强推理能力与长文本处理

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InternLM-Chat-7B是一款开源的AI模型，具备70亿参数，专为实际应用场景优化。模型通过高质量数据训练，以支持8k字符的长上下文和增强推理能力。用户可以利用灵活的工具集自定义其应用流程。使用OpenCompass评估显示出其在多项能力上的优势。需注意的是，生成文本时可能存在偏见和不当内容，需要谨慎使用。

llama-7b-hf - LLaMA-7B模型在自然语言处理和AI研究中的应用

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LLaMA-7B是Meta AI的FAIR团队开发的自回归语言模型，基于转换器架构拥有7B参数，主要用于研究大语言模型的可能性。模型改进了解决EOS标记问题，并通过多数据集如CCNet、C4和Wikipedia进行训练，展现出语言间和方言间的性能差异，适合问答和自然语言理解等应用场景。仅限获授权的非商业研究使用，更多信息请参考Meta AI的研究出版物。

internlm2_5-1_8b-chat - 开源18亿参数模型提升推理能力与工具调用效率

GithubHuggingfaceInternLM工具利用开源模型开源项目推理能力模型模型性能

InternLM2.5是一个开源的18亿参数基础模型，拥有卓越的数学推理和增强的工具调用能力，其能够从多个网页搜集信息并进行分析和指令理解。在OpenCompass的评测中，该模型在MATH、GPQA等基准测试中表现突出。尽管在推理和综合能力上具有优越性，仍需注意潜在的风险输出。通过Transformers和LMDeploy工具，用户可以轻松加载和部署此模型以适应多种应用场景。

Llama-2-7b-hf - Meta开发的开源语言模型支持多种参数规模和商业应用

GithubHuggingfaceLlama 2人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理预训练模型

Llama-2-7b-hf是Meta推出的开源大型语言模型之一，采用优化的Transformer架构。该模型经过2万亿token预训练，拥有70亿参数，支持4k上下文长度。Llama 2系列提供预训练和微调版本，可用于多种自然语言生成任务。在多项基准测试中表现优异，并支持商业应用，是一个功能强大的开源AI工具。

multilingual-MiniLMv2-L6-mnli-xnli - 轻量级多语言自然语言推理与分类模型

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MiniLMv2是一款支持100多种语言的自然语言推理模型，采用知识蒸馏技术从XLM-RoBERTa-large模型优化而来。经过XNLI和MNLI数据集的微调训练，该模型在XNLI测试集达到71.3%的平均准确率。相比原始模型，具备更低的资源消耗和更快的运行速度，适合跨语言迁移学习应用。

Llama-3.2-1B - Meta推出多语言大规模语言模型支持多种商业和研究场景

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Llama-3.2-1B是Meta开发的多语言大规模语言模型,支持8种语言。采用优化的Transformer架构,经9T token训练,具128K上下文长度。适用于对话、检索、摘要等任务,性能优于多数开源和闭源模型。支持商业和研究用途,可开发AI助手、写作工具等。提供原始和量化版本,适应不同计算资源需求。该模型在多语言处理和应用灵活性方面表现出色。

Mistral-7B-v0.1 - 超越Llama 2的开源大语言模型

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Mistral-7B-v0.1是一个开源的大型语言模型，拥有70亿参数，性能超越Llama 2 13B。该模型采用分组查询注意力、滑动窗口注意力等创新技术，是一个强大的预训练基础模型。需注意，模型尚未包含内容审核机制，使用时需搭配Transformers 4.34.0或更高版本。

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