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OLMo-7B-0724-Instruct-hf

改进自然语言处理任务的问答精度与模型性能

OLMo 7B Instruct是由Allen Institute for AI与多家机构于2024年7月发布的更新版语言模型。此版本通过微调技术优化基础模型的问答能力,基于Dolma和Tulu 2 SFT混合数据集进行训练,提高了绩效和安全性。其自回归Transformer结构适用于精确的英文自然语言处理任务。

olm-roberta-base-dec-2022 - OLM项目的更新模型,增强了语言任务表现
BERTGithubHuggingfaceOLM RoBERTa开源项目数据集模型评估结果语言模型
OLM项目的OLM RoBERTa/BERT模型于2022年12月更新,提升了在标准基准测试中的表现。该模型利用清理后的Common Crawl和Wikipedia数据集进行训练,适用于掩码语言建模和序列分类等任务,并在GLUE任务中表现出色,提供了详细的使用示例。
Llama-3.2-3B-Instruct - Meta开发的多语言大型语言模型 支持对话和代理任务
GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta人工智能多语言大语言模型开源项目模型
Llama-3.2-3B-Instruct是Meta开发的多语言大型语言模型,采用优化的Transformer架构,支持1B和3B参数规模。模型通过微调和强化学习优化对话、检索和摘要能力,支持8种官方语言。具有128k上下文长度,使用分组查询注意力提高推理效率。适用于构建AI助手、知识检索等商业和研究应用。模型支持多语言扩展,可应用于更广泛的自然语言处理任务。
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF - NVIDIA定制Llama 3.1模型提升AI回答质量
GithubHuggingfaceLlama-3.1-Nemotron-70B-InstructNVIDIA人工智能大型语言模型开源项目模型自然语言处理
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF是NVIDIA基于Llama 3.1定制的大语言模型,旨在提高AI回答的实用性。该模型在Arena Hard、AlpacaEval 2 LC和MT-Bench等自动评估基准上表现优异,超越了GPT-4和Claude 3.5等主流模型。通过RLHF技术训练,该模型能够准确回答问题并提供有价值的回应。开发者可以使用Hugging Face Transformers库部署该模型,但需要至少2个80GB GPU支持。
llama-3-chinese-8b-instruct-v3-gguf - 量化对话模型,适用于多平台的高效问答
GithubHuggingfaceLlama-3-Chinese-8B-Instruct-v3中文模型对话模型开源项目性能指标模型量化模型
该项目是Llama-3-Chinese-8B-Instruct-v3的量化版本,专为提升对话与问答表现而设计,支持多平台使用。建议在内存充裕时使用Q6_K或Q8_0配置以达最佳效果。用户可在HF Space体验,详情与说明参见GitHub页面。
Llama-3.2-3B-Instruct - Meta开发的多语言对话和任务型AI模型
GithubHuggingfaceLlama 3.2Unsloth大语言模型开源开源项目模型模型微调
Llama-3.2-3B-Instruct是Meta公司开发的多语言大型语言模型,专为对话和任务处理而优化。该模型支持8种主要语言,在行业基准测试中表现出色。采用优化的Transformer架构,结合监督微调和人类反馈强化学习技术,Llama-3.2系列模型具备强大的推理能力和应用灵活性,适用于广泛的对话和任务处理场景。
Qwen2-1.5B-Instruct - 性能卓越的开源指令调优语言模型
GithubHuggingfaceQwen2人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
Qwen2-1.5B-Instruct是Qwen2系列中的指令调优语言模型,在语言理解、生成、多语言处理、编码和数学推理等方面表现优异。该模型基于改进的Transformer架构,通过大规模预训练和偏好优化,在多项基准测试中超越了大多数开源模型。Qwen2-1.5B-Instruct易于部署,适用于多种AI应用场景,能够高效处理复杂的语言任务。
Infinity-Instruct-3M-0625-Llama3-8B - 开源调优模型,无RLHF实现性能突破
GithubHuggingfaceInfinity Instruct北京人工智能学会开源项目数据集无监督学习模型语言模型
Infinity-Instruct-3M-0625-Llama3-8B是由北京智源研究院推出的开源模型,通过无RLHF调整实现卓越性能。该模型在Infinity-Instruct数据集上微调,有效提升Llama3-8B的算术和编程能力,形成强大的对话功能。在AlpacaEval 2.0和MT-Bench测试中表现出色。此项目仅用于学术研究,商业使用受限,模型输出内容准确性不受保证。
Meta-Llama-3-70B-Instruct - Meta开发的700亿参数指令微调大语言模型用于对话和生成
GithubHuggingfaceLlama 3Meta人工智能大型语言模型开源项目模型自然语言处理
Meta-Llama-3-70B-Instruct是Meta公司开发的700亿参数大语言模型,经指令微调优化对话能力。模型支持8k上下文长度,采用GQA架构提升推理效率。在多项基准测试中表现出色,具有良好的实用性和安全性。该模型可用于构建对话助手等自然语言生成任务,支持商业和研究用途。模型提供商业许可,可通过Transformers或原生llama3代码库使用。
Llama-3-8B-Instruct-abliterated-v2 - 增强直接响应,通过优化模型拒绝处理
Cognitive ComputationsGithubHuggingfaceLlama-3-8B-Instruct-abliterated-v2transformers开源项目拒绝方向模型模型训练
Llama-3-8B-Instruct-abliterated-v2是在Llama-3-8B-Instruct基础上进行优化的模型,通过正交修正提升对请求的直接响应能力。增加的训练数据使其更精确地调整拒绝方向,增强直接回答能力并减少附带声明。尽管经过权重调整以减少拒绝可能性,该方法尚处于测试阶段,模型可能仍对特定请求不予回答。
Meta-Llama-3-8B-Instruct - Meta开发的大规模语言模型 支持多种自然语言处理任务
GithubHuggingfaceLlama 3Meta人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理
Meta-Llama-3-8B-Instruct是Meta公司开发的大型语言模型之一,参数规模为8B。该模型经过指令微调,优化了对话性能,在多项行业基准测试中表现优异。模型采用改进的Transformer架构,具有8k上下文窗口,适用于英语的商业和研究场景。它可用于开发聊天助手、生成文本等多种自然语言处理应用,在开发过程中重点关注了实用性和安全性。
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