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

Llama-3.2-3B - 利用优化技术实现提速和内存节省的开源语言模型项目

GithubHuggingfaceLlama 3.2多语言处理大语言模型开源项目模型模型微调算力优化

这是一个基于Unsloth技术的大型语言模型优化项目。支持8种官方语言，采用改进的transformer架构和GQA技术。训练速度提升2.4倍，内存使用减少58%。提供Google Colab环境，支持对话、文本补全等场景的模型微调，适合各级用户。该项目基于Meta的原始模型，遵循社区许可协议。

Llama-3.1-8B - Meta推出的多语言大型语言模型支持128K超长上下文

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Llama-3.1-8B是Meta公司推出的多语言大型语言模型,采用优化的Transformer架构,支持128K超长上下文。该模型在8种语言中进行预训练和指令微调,在通用对话和多语言任务上表现优异。Llama-3.1-8B适用于助手式聊天、自然语言生成等商业和研究场景,并提供自定义商业许可证。用户在遵守使用政策的前提下可广泛应用该模型。

SciPhi-Mistral-7B-32k - 基于Mistral-7B-v0.1增强科学推理与教育能力的AI模型

GithubHuggingfaceSciPhi-Mistral-7B-32kTransformer大语言模型开源项目教育能力模型科学推理

SciPhi-Mistral-7B-32k是从Mistral-7B-v0.1微调而来的大型语言模型，通过四轮微调和超过十亿个token的数据集，实现了卓越的科学推理及教育能力。其特点包括采用变压器架构、组内查询注意力、滑窗注意力，并支持字节回退BPE分词器。SciPhi-Self-RAG-Mistral-7B-32k当前可用，具体细节可查看相关文档。

neural-chat-7b-v3-1 - 在英特尔Gaudi2上优化的mistralai 7B语言模型

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neural-chat-7b-v3-1模型经过优化，利用mistralai/Mistral-7B-v0.1基础模型和DPO方法，适用于多种语言任务。结合Open-Orca/SlimOrca数据集，提升了ARC、HellaSwag与TruthfulQA等多项评估指标表现，并支持INT4、BF16等多种推理模式。非常适合高性能语言生成与处理应用，详细信息和使用指导可在GitHub和Hugging Face Leaderboard上查看。

Zephyr 7B - 大型多语言自然语言处理模型

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Zephyr 7B是一款拥有70亿参数的大型语言模型，具备出色的自然语言理解和生成能力。该模型支持多语言翻译、文本摘要、情感分析和问答等功能，可应用于内容创作、客户服务和研究等领域。Zephyr 7B通过多样化的文本语料训练，能够处理复杂的语言任务，如智能对话系统、自动文章生成和跨语言信息检索等。这一技术进步为各行业带来新的可能性，助力企业提高效率和创新能力。

glm-4v-9b - 开源多模态AI模型GLM-4V-9B展现卓越性能

GLM-4V-9BGithubHuggingface图像描述多模态模型开源项目模型自然语言处理视觉理解

GLM-4V-9B是一款由智谱AI开发的开源多模态人工智能模型，支持1120x1120高分辨率下的中英双语多轮对话。该模型在综合能力、感知推理、文字识别和图表理解等多个领域表现优异，与GPT-4-turbo、Gemini 1.0 Pro等主流模型相比具有竞争力。GLM-4V-9B支持8K上下文长度，为研究者和开发者提供了强大的视觉理解和语言处理能力。

DeepSeek-V2 - 兼顾效率与经济性的大规模混合专家语言模型

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DeepSeek-V2是一款基于专家混合(MoE)架构的大规模语言模型,总参数量达2360亿,每个token激活210亿参数。相较于DeepSeek 67B,该模型在提升性能的同时,显著降低了训练成本和推理资源消耗。DeepSeek-V2在多项标准基准测试和开放式生成任务中表现优异,展现了其在多领域的应用潜力。

japanese-stablelm-base-beta-7b - 日本语自然语言处理的7B参数高效模型

GithubHuggingfaceJapanese-StableLM-Base-Beta-7BLlama2开源项目日语模型自然语言处理语言模型

该7B参数自回归模型基于Llama-2-7b，经过微调以提升日本语言任务表现。其使用多样的日本语数据集训练，适合各种文本生成任务，并且推理速度优异。提供开放商业用途，适合应用程序的专用调整。

Llama-3.1-405B - Meta开发的多语言大规模语言模型集合,支持商业和研究使用

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Llama 3.1是Meta开发的多语言大型语言模型系列,提供8B、70B和405B三种规模。模型采用优化的Transformer架构,支持128k上下文长度,使用分组查询注意力机制提升推理效率。经指令微调后,可用于多语言对话等场景,在行业基准测试中表现出色。支持8种语言,适用于商业和研究用途,如助手式聊天和自然语言生成等任务。

glm-4-9b-chat - 多语言支持和长文本处理的开源预训练模型

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GLM-4-9B-Chat是一款开源预训练模型，支持26种语言和128K上下文长度。模型在语义、数学、推理等领域表现优异，具备多轮对话、网页浏览和代码执行等功能。评测显示，GLM-4-9B-Chat在多项任务中表现出色，尤其是长文本处理和多语言能力。该模型提供详细使用说明，适合研究者和开发者使用。

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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。

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