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SeaLLM-7B-v2

东南亚多语言大模型的新选择

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。

MiniCPM3-4B - 轻量高效的开源模型支持长文本处理和函数调用
GithubHuggingfaceMiniCPM3人工智能大语言模型开源模型开源项目机器学习模型
MiniCPM3-4B是一款开源语言模型,仅用4B参数就达到了接近GPT-3.5-Turbo的性能。它具备32k上下文窗口、函数调用和代码解释器等功能,在中英双语、数学和编程等多个基准测试中表现出色。通过创新的训练策略,MiniCPM3-4B实现了与7B-9B模型相当的能力,为资源受限的AI应用场景提供了高效选择。
MGM-7B - 基于LLaMA的开源多模态图文理解生成模型
GithubHuggingfaceMGM-7B人工智能图像理解多模态模型大语言模型开源项目模型
MGM-7B是基于LLaMA架构开发的多模态语言模型,通过Vicuna模型微调实现高清图像理解和生成能力。作为MGM系列的组成部分,该开源项目提供了从2B到34B多个参数规模版本,支持密集模型和MoE模型架构。模型使用多模态指令数据集训练,适用于计算机视觉和自然语言处理研究。
SmolLM-360M - 3.6亿参数的高效语言模型 专注常识推理和知识理解
GithubHuggingfaceSmolLM人工智能开源项目模型模型训练神经网络语言模型
SmolLM-360M是一款拥有3.6亿参数的高效语言模型,基于Cosmo-Corpus数据集训练而成。该模型利用Cosmopedia v2合成教材、Python-Edu教育样本和FineWeb-Edu网络教育资源等高质量数据,在常识推理和世界知识等多项基准测试中表现出色。SmolLM-360M支持CPU/GPU部署,并提供8位和4位量化版本以优化内存使用。这款模型主要面向英语内容生成和理解,可作为AI辅助工具在多种场景中应用。
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。
DeepSeek-V2-Lite - 创新架构驱动的高效混合专家语言模型
DeepSeek-V2GithubHuggingface多头潜在注意力大规模语言模型开源项目模型混合专家模型自然语言处理
DeepSeek-V2-Lite是一款采用创新架构的混合专家(MoE)语言模型。通过多头潜在注意力(MLA)和DeepSeekMoE技术,该模型实现了训练和推理的高效性。模型总参数量为16B,激活参数为2.4B,在多项英文和中文基准测试中表现优异,超越了同类7B密集模型和16B MoE模型。DeepSeek-V2-Lite支持单40G GPU部署和8x80G GPU微调,为自然语言处理研究提供了一个高性能且资源友好的选择。
mDeBERTa-v3-base-xnli-multilingual-nli-2mil7 - mDeBERTa-v3模型实现多语言自然语言推理和零样本分类
GithubHuggingfacemDeBERTa-v3多语言开源项目机器学习模型自然语言推理零样本分类
mDeBERTa-v3-base-xnli-multilingual-nli-2mil7是一个支持100种语言的自然语言推理和零样本分类模型。它基于mDeBERTa-v3-base架构,通过XNLI和multilingual-NLI-26lang-2mil7数据集微调,包含27种语言的270多万个文本对。该模型在XNLI和英语NLI测试中表现优异,展现出卓越的跨语言迁移能力,为多语言NLP任务提供了强大解决方案。
LLaMA-2-7B-32K - 基于Llama-2开发的32K长文本理解模型
AI训练GithubHuggingfaceLLaMA-2开源项目模型深度学习语言模型长上下文
LLaMA-2-7B-32K是一个基于Llama-2开发的长文本语言模型,通过位置插值技术实现32K上下文长度。该模型采用预训练和指令微调策略,适用于多文档问答和长文本摘要等场景,支持API调用和本地部署。
Meta-Llama-3.1-70B - Meta开发的多语言大型语言模型 支持高级对话和文本生成
GithubHuggingfaceLlama 3.1Meta人工智能多语言大语言模型开源项目模型
Meta-Llama-3.1-70B是Meta推出的多语言大型语言模型系列之一。该模型采用优化的Transformer架构,支持128k上下文长度,在8种语言中表现优异。它专为多语言对话场景设计,可用于智能助手、自然语言生成等任务。该模型在多项行业基准测试中表现出色,超越众多开源和闭源聊天模型,为开发者提供了强大的多语言AI处理能力。Meta-Llama-3.1-70B支持商业和研究用途,为各类应用场景提供了先进的语言模型解决方案。
Llama-3.2-1B - 多语言大型语言模型引领自然语言处理新纪元
GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta多语言开源项目模型生成模型社区许可
Llama 3.2是由Meta开发的多语言大型语言模型,通过优化的Transformer架构和多语言对话定制,尤其适用于问答、总结等任务。支持8种语言,可进行超越官方语言的定制训练,以适应多种自然语言生成任务。此项目展示了语言模型在商业和研究应用中日益增长的重要性,提供高效的多语言文本生成能力,助力移动AI写作助手等智能应用的发展。用户需遵循Llama 3.2社区许可规定,确保使用场景的安全性和合规性。
OLMo-7B-0724-hf - OLMo开放式语言模型促进语言处理技术进步
AI2GithubHuggingfaceOLMo变形金刚开源语言模型开源项目模型自然语言处理
OLMo是由AI2开发的开源语言模型系列,旨在推动语言模型科学研究。该模型基于Dolma数据集训练,采用先进的Transformer结构,实现性能提升和多阶段优化。OLMo-7B-0724-hf具备强大的文本生成能力,适用于文本推理和生成任务。支持在HuggingFace平台上进行加载、微调和评估,且提供多种数据检查点,方便研究与开发。该项目得到多家机构支持,并在多个主要AI任务中表现优异。
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