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Skywork

由昆仑万维集团·天工团队开发的一系列大型模型

Skywork-13B系列模型,由昆仑万维集团·天工团队开发,涵盖Skywork-13B-Base, Skywork-13B-Chat, Skywork-13B-Math及Skywork-13B-MM多种模型,适用于多种商业场景。这些模型基于多语言和代码数据预训练,显示出卓越的对话处理能力,尤其在文创领域以及数学和多模态交互方面表现优异。详情可参阅相关的技术报告和评测结果。

LWM - 百万级上下文多模态AI模型突破性成果
GithubLarge World ModelRingAttention多模态模型开源项目视频处理长文本理解
Large World Model (LWM)是一种创新的多模态AI模型,具备百万级上下文处理能力。LWM通过分析大规模视频和文本数据,实现了语言、图像和视频的综合理解与生成。该项目开源了多个模型版本,支持处理超长文本和视频,在复杂检索和长视频理解等任务中表现出色,为AI技术发展提供了新的可能性。
internlm-chat-7b - 中文对话模型,实现增强推理能力与长文本处理
GithubHuggingfaceInternLM开源模型开源项目模型模型评测深度学习自然语言处理
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。
neural-chat-7b-v3-3 - Intel微调的数学推理增强型大语言模型
GithubHuggingfaceIntelneural-chat-7b-v3-3大语言模型开源项目数学问题解决模型模型性能评估
neural-chat-7b-v3-3是Intel基于Mistral-7B模型微调的大语言模型,专注提升数学推理能力。模型在多个基准测试中表现优异,支持8192个token上下文长度,提供多种精度推理选项。适用于多种语言任务,但建议部署前进行安全评估。
stablelm-2-1_6b-chat - 1.6亿参数的对话模型
GithubHuggingfaceStableLM 2 Chat 1.6B使用限制开源项目性能评估模型训练数据集语言模型
StableLM 2 Chat 1.6B由Stability AI创建,是基于transformer解码器架构的自然语言模型,专为对话场景设计。模型使用多种公开和合成数据集训练,并运用直接偏好优化算法。OpenLLM排行榜上的出色表现使其适用于对话应用,建议配置输入输出分类器以提升安全性和降低偏误,适合非商业用途。
h2o-danube2-1.8b-chat - 1.8B参数的聊天模型,提升自然语言生成效果
GithubH2O.aiHuggingfaceh2o-danube2-1.8b-chat变压器大语言模型开源项目文本生成模型
H2O.ai推出1.8B参数的h2o-danube2-1.8b-chat模型,基于Llama 2架构,并经过H2O LLM Studio和Mistral分词器微调。该模型适用于多种文本生成应用,支持transformers库中的集成和量化、分片设置,提升计算效率。在基准测试中表现优异,并重视负责与道德使用,欢迎用户反馈以优化性能。
internlm-xcomposer2d5-7b - 7B参数规模实现视觉语言理解和创作的开源多模态模型
GithubHuggingfaceInternLM-XComposer-2.5图像理解多模态开源项目模型网页生成长文本处理
InternLM-XComposer2.5采用7B参数规模构建,通过24K交错图文上下文训练,支持扩展至96K长文本理解。这个开源多模态模型在视频理解、多图对话、高清图像分析、网页生成和文章创作等场景中展现出强大的理解与创作能力。其优秀的长文本处理特性使其能够处理需要大量上下文的复杂任务。
cogvlm-chat-hf - 开源视觉语言模型CogVLM在多项跨模态基准测试中超越PaLI-X 55B
CogVLMGithubHuggingface图像识别多模态开源开源项目模型视觉语言模型
CogVLM是一款开源视觉语言模型,具有100亿视觉参数和70亿语言参数。在NoCaps、Flicker30k等10个经典跨模态基准测试中,CogVLM实现了最先进的性能,部分超越PaLI-X 55B。其架构包括视觉变换器编码器、MLP适配器、预训练语言模型和视觉专家模块。CogVLM能进行多模态对话,适用于图像描述和视觉问答等任务。该模型对学术研究开放,经登记后可免费用于商业用途。
UltraChat - 大规模、多样化的多轮对话数据和模型
GithubUltraChatUltraFeedbackUltraLM开源项目数据集模型
UltraChat项目专注于构建开源、大规模、多轮对话数据,目标是打造具有广泛会话能力的强大语言模型。最新发布的模型和数据集包括UltraLM-13B-v2.0、UltraRM和UltraCM,在AlpacaEval基准测试上表现优异。UltraChat数据集分为三大部分:世界问题、写作与创作、现有材料辅助,对话涵盖了技术、艺术和创业等领域。项目数据仅供研究和教育用途,基于MIT许可证发布。
Qwen2.5-72B-Instruct-AWQ - 高性能量化开源大模型 支持多语言及长文本处理的人工智能助手
GithubHuggingfaceQwen2.5transformers大语言模型开源项目模型自然语言处理量化模型
Qwen2.5-72B-Instruct-AWQ是一款采用4位量化技术的大规模语言模型,具备29种语言处理能力。模型支持128K tokens的上下文理解和8K tokens的文本生成,搭载80层神经网络及64/8注意力头架构。该模型在代码生成、数学计算、结构化数据处理等方面展现出稳定性能,并可进行长文本处理和JSON格式输出。
Mythalion-13B-AWQ - 利用高效的低比特量化提升Transformer推理速度
GithubHuggingfaceMythalion 13B伪人AI开源项目文本生成模型模型整合量化
该项目提供高效的AWQ模型文件,支持4比特量化在多用户环境中实现快速Transformer推理。虽然未量化模型的整体吞吐量更高,但通过使用更小的GPU,AWQ模型显著降低了部署成本,例如仅需1台48GB GPU即可运行70B模型。该模型适合需要高吞吐量并行推理的场景,用户可借助vLLM或AutoAWQ轻松调用以降低成本并简化部署。
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