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chatglm3-6b

强大基础模型支持多功能复杂对话场景

ChatGLM3-6B是ChatGLM系列的最新开源对话模型,基于强大的基础模型构建。它支持多轮对话、工具调用、代码执行和Agent任务等复杂场景,采用新的Prompt格式。在10B以下预训练模型中,ChatGLM3-6B性能出众。该模型对学术研究开放,登记后可免费商用,为自然语言处理领域提供了强大工具。

neural-chat-7b-v3-1 - 在英特尔Gaudi2上优化的mistralai 7B语言模型
GithubHuggingfaceIntel Gaudi 2大语言模型开源项目数据集模型模型微调量化推理
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。
openchat_3.5 - 开源创新:OpenChat挑战70B模型新高度
C-RLFTGPT4GithubHuggingfaceOpenChat对话生成开源语言模型开源项目模型
OpenChat通过C-RLFT策略实现了在混合质量数据上的无偏好标签微调,性能与ChatGPT相媲美,并在多项测试中超越更大规模模型。作为一个高性能且具有商业潜力的开源语言模型,OpenChat支持高效部署和OpenAI兼容接口,适用于高通量在线服务,并推动AI开放研究的持续发展,促进技术创新。
Telechat - 开源多语言对话模型,支持长文生成和高效部署
GithubTeleChat中文数据集大语言模型开源模型开源项目模型评测
TeleChat是一系列开源大语言模型,包含1B至12B规模,支持中英双语。采用优化结构和训练方法,在多领域表现优异。项目开源预训练数据集和评测结果,支持模型微调与高效部署。
chat - 开源智能对话平台 支持多种模型和高效会话管理
APIGithubOllamachat开发开源项目部署
Chat是一个开源的智能对话平台,集成OpenAI、Claude和Ollama等多种模型。平台提供上下文对话、多媒体处理、会话快照和分享功能。它支持用户管理和访问控制,适用于个人和团队。Chat具有提示词管理和全文搜索等特性,便于整理检索会话记录。其开放架构便于二次开发,支持快速部署到多种云平台。
chatllm.cpp - 跨多模型的高效纯C++实时推理工具
CPU推理ChatLLM.cppGPT模型Githubggml开源项目量化模型
ChatLLM.cpp项目支持从1B到300B多种模型的高效推理,适用于本地电脑的实时聊天。通过优化的KV缓存和并行计算提升内存使用效率,并提供int4/int8量化以减少内存占用。该项目基于ggml库实现,支持Retrieval Augmented Generation、LoRA以及Python和JavaScript绑定等功能。发布了多种最新模型和工具调用,适合深度学习和自监督学习研究者。
h2o-danube3-4b-chat - H2O.ai推出支持离线运行的4亿参数聊天模型
GithubHuggingfaceh2o-danube3-4b-chattransformers使用注意事项参数开源项目模型语言模型
h2o-danube3-4b-chat是由H2O.ai推出的4亿参数聊天模型,采用Llama 2架构,并经过H2O LLM Studio微调。该模型支持在手机设备上离线运行,使用Mistral tokenizer,支持32,000词汇量和8,192上下文长度。其在🤗 Open LLM Leaderboard上的表现具竞争力,并支持量化和多GPU分片,便于加载与使用。
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。
BotChat - 创新评估大语言模型多轮对话能力的基准
BotChat BenchmarkGPT-4GithubLLM对话生成开源项目评估
BotChat基准测试通过分析大语言模型生成的对话评估多轮聊天能力。基于MuTual-Test数据集,该项目生成了大规模模型对话数据,并采用单轮评估、BotChat Arena和人类对话对比等方法全面评估主流LLM对话质量。研究发现GPT-4表现最佳,部分小型开源模型在短对话中也有不错表现。这一创新基准为改进LLM对话能力提供了新思路。
ChatLM-mini-Chinese - 小参数中文对话模型,支持低显存预训练,优化SFT和DPO性能
ChatLM-Chinese-0.2BGithubHuggingfaceRLHF优化SFT微调开源项目预训练
ChatLM-mini-Chinese是一个小参数中文生成式语言模型项目。模型参数为0.2B,最低4GB显存即可实现预训练,512MB显存可进行推理。项目公开预训练和优化数据集,包括SFT微调和DPO偏好优化,支持多种下游任务。基于Huggingface NLP框架,自实现trainer,支持单机单卡及多卡训练,并可断点续训。此项目优化了内存和显存的使用,为硬件资源不足的用户提供了一种高效的中文对话解决方案。
cogagent-chat-hf - 视觉多轮对话及GUI代理开源模型
CogAgentCogVLMGUI操作GithubHuggingface图像理解开源项目模型跨模态基准
CogAgent是一款基于CogVLM改进的开源视觉语言模型,支持超高分辨率图像输入与OCR任务。在VQAv2等跨模态测试表现优秀,免费供学术研究,商业使用需注册许可。
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