ChatGLM2-6B

基于GLM技术开发的中英双语对话模型

ChatGLM2-6B 模型开源性能提升推理速度显存占用 Github 开源项目

ChatGLM2-6B，基于GLM技术开发的中英双语对话模型，1.4T中英数据预训练后展现出改善的多语言处理效果，支持长达32K的上下文长度，新技术支持更快的推理速度和更好的对话体验。适用于学术研究和商业应用，如聊天机器人和客服AI，提供技术支持与灵活部署方案。

glm-4-9b-chat-1m - 广泛语言支持与长文本处理能力的先进预训练模型

GLM-4-9BGithubHuggingface多语言支持开源项目机器学习模型长文本能力预训练模型

GLM-4-9B-Chat-1M 是智谱 AI 开发的先进预训练模型，具备网页浏览、代码执行和长文本推理等功能，支持 26 种语言，适用于需要大规模上下文处理的应用场景。最新更新提升了处理能力，支持长达 1M 上下文长度。

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。

visualglm-6b - 中英文图像交互的多模态对话模型

GithubHuggingfaceVisualGLM-6B图像生成多模态对话开源项目模型语言模型预训练

VisualGLM-6B是一个多模态对话模型，支持中文、英文和图像交互。基于ChatGLM-6B，有78亿参数，通过BLIP2-Qformer桥接视觉和语言模型。此模型使用CogView数据集进行预训练，并在长视觉问答数据上微调，以生成符合人类偏好的回答。用户可用Python代码简便调用模型，同时提供命令行、网页示例及模型量化的详细说明。

glm-4-9b - 开源预训练模型GLM-4-9B实现多语言及多任务处理能力

GLM-4-9BGithubHuggingface多语言支持开源模型开源项目模型自然语言处理预训练模型

作为GLM-4系列的开源版本，GLM-4-9B在语义理解、数学计算、逻辑推理等方面展现出优秀性能。模型支持26种语言处理、多轮对话、代码执行及工具调用功能，具备128K上下文处理能力。其扩展版本包括支持1M上下文的Chat版本和支持视觉任务的GLM-4V-9B多模态模型。

Baichuan2-13B-Chat - 强大的开源大语言模型支持中英双语

Baichuan 2GithubHuggingface商业许可基准评估大语言模型开源开源项目模型

Baichuan2-13B-Chat是百川智能推出的新一代开源大语言模型，由2.6万亿高质量语料训练而成。该模型在中英文基准测试中表现优异，尤其在数学逻辑推理和复杂指令理解方面有显著提升。模型提供Base和Chat两个版本，以及4位量化版本，可用于学术研究和商业应用。Baichuan2-13B-Chat为自然语言处理领域提供了强大的工具。

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。

internlm2_5-7b-chat - 卓越推理能力与百万字超长上下文的开源大模型

GithubHuggingfaceInternLM上下文窗口大语言模型工具使用开源项目推理能力模型

InternLM2.5-7B-Chat是一个开源的70亿参数大语言模型，在数学推理、百万字长文理解和工具调用等方面表现卓越。该模型在多项基准测试中超越同等规模模型，展现强大的综合能力。InternLM2.5-7B-Chat提供基础模型和对话模型，支持通过Transformers加载，并可使用LMDeploy、vLLM等方案部署，为开发者提供灵活的应用选择。

Llama3-8B-Chinese-Chat-GGUF-4bit - 支持中英文交流的跨语言模型功能

GithubHuggingfaceLlama3-8B-Chinese-Chat功能升级开源项目模型语言模型

Llama3-8B-Chinese-Chat提供了优化的语言模型，以支持中英文用户的交互。最新的v2.1版本的模型提升了角色扮演、函数调用和数学计算功能，并减少了中文回答中夹杂英文的现象。用户可以通过GitHub和HuggingFace平台获取使用指南，提供在线演示和多种模型版本以满足不同用户的需求。

internlm2-chat-20b - 高效支持长文本的20B参数对话模型，具备卓越推理和数据分析能力

GithubHuggingfaceInternLM2-Chat-20B人工智能助手工具调用开源模型开源项目模型长上下文推理

InternLM2-Chat-20B是具备20B参数的先进对话模型，支持长达20万字长上下文，表现出优秀的推理与数据分析能力。模型在多个领域，如数学、代码、创作上显示出色，部分指标超越GPT-3.5，并在GSM8K和MATH测试中接近GPT-4的表现。它的工具调用能力增强，适应复杂任务，同时强调生成符合伦理的文本。

ChatGLM-Efficient-Tuning - 微调ChatGLM-6B模型，支持多种训练和量化方法

ChatGLMGithubRLHF开源项目数据集机器学习高效微调

ChatGLM-Efficient-Tuning项目提供高效微调ChatGLM-6B模型的工具和方法，支持LoRA、P-Tuning V2等多种微调方式，适用于单GPU和多GPU训练。项目还提供Web UI和CLI操作，支持4-bit和8-bit量化训练。通过丰富的数据集和功能，如强化学习和模型评估，满足不同场景的微调需求。详情请参见项目Wiki。

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