OLMoE-1B-7B-0924

开源混合专家模型，具备高性价比和竞争力

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OLMoE-1B-7B-0924是一个混合专家语言模型，具备1B个活跃和7B总参数，以其高性能和成本效益在同类模型中表现出色，并可竞争于更大规模的模型如Llama2-13B。该项目完全开源，提供了详细的预训练、监督微调及偏好优化的检查点和相关资源，适合自然语言处理领域的研究和开发。

OLMo-7B-0724-hf - OLMo开放式语言模型促进语言处理技术进步

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OLMo是由AI2开发的开源语言模型系列，旨在推动语言模型科学研究。该模型基于Dolma数据集训练，采用先进的Transformer结构，实现性能提升和多阶段优化。OLMo-7B-0724-hf具备强大的文本生成能力，适用于文本推理和生成任务。支持在HuggingFace平台上进行加载、微调和评估，且提供多种数据检查点，方便研究与开发。该项目得到多家机构支持，并在多个主要AI任务中表现优异。

OLMo-1B-hf - 结合开放性与多功能性提升语言模型科学

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OLMo是一个由Allen Institute for AI开发的开源语言模型，支持Hugging Face Transformers格式和Dolma数据集，具有自回归Transformer架构，适合多种语言处理任务，涵盖完整训练代码和检查点。

OLMo-7B - 专注于语言模型科学的开放模型

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OLMo系列模型由Allen Institute for AI开发，旨在推进语言模型科学。该系列模型使用Dolma数据集进行训练，提供诸如OLMo 7B等多种版本及详细的训练检查点和代码支持。这些模型可用于英文学术研究，并可在Hugging Face平台上获取。项目获得哈佛大学、Databricks、AMD等机构支持，并在MMLU测试中显示出明显的性能提升。

OLMo - 开源语言模型加速科学研究

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OLMo是一个开源语言模型项目，提供多种规模的先进模型，如1B、7B和7B Twin 2T，全部基于Dolma数据集训练。该项目支持模型训练、微调和推理，提供详细配置和检查点以确保研究可重现。OLMo还包含数据检查和评估工具，为语言模型研究提供全面支持，旨在加速这一领域的科学进展。

DeepSeek-MoE - 创新MoE架构打造高效大规模语言模型

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DeepSeek-MoE项目开发了创新的混合专家架构语言模型，采用细粒度专家分割和共享专家隔离策略。该16.4B参数模型仅使用40%计算量就达到DeepSeek 7B和LLaMA2 7B的性能水平。模型可在单个40GB内存GPU上直接部署运行，无需量化，为学术和商业研究提供了高效便捷的工具。

llama-moe - 专家混合模型，支持持续预训练

GithubLLaMALLaMA-MoEMoESheared LLaMASlimPajama开源项目

LLaMA-MoE是基于LLaMA和SlimPajama的开源专家混合模型。通过将LLaMA的FFN划分为稀疏专家并加入top-K门控，模型在优化的数据采样权重下进行持续预训练。特点包括轻量化、多种专家构建方法、多种门控策略和快速预训练，适合部署和研究。提供详细的安装指南和技术文档，帮助用户快速使用并评估模型性能。

mixtral-7b-8expert - 高性能开源混合专家语言模型，支持多语言并具有出色的基准分数

GithubHuggingfaceMixtral人工智能模型开源项目机器学习模型混合专家模型自然语言处理

Mixtral-7b-8expert是MistralAI开发的混合专家(MoE)模型在Hugging Face平台的实现。这个开源项目在MMLU、hella swag等多项基准测试中表现出色，支持英、法、意、西、德五种语言。模型提供简便的推理设置，基于Apache-2.0许可发布，适合自然语言处理研究和应用开发。

OpenELM-1_1B-Instruct - 高效开源语言模型家族及其完整训练框架

GithubHuggingfaceOpenELM开源框架开源项目指令微调模型语言模型预训练

OpenELM是一个开源高效语言模型家族，通过层级缩放策略优化参数分配以提高模型精度。该项目提供了从2.7亿到30亿参数的预训练和指令微调模型，以及完整的数据准备、训练、微调和评估框架。OpenELM在多项自然语言处理任务中表现出色，为语言模型研究和应用开发提供了有价值的开源资源。

MoE-LLaVA-Phi2-2.7B-4e - MoE-LLaVA模型应用专家混合系统提升视觉语言能力

GithubHuggingfaceMoE-LLaVA多模态学习开源项目模型深度学习混合专家系统视觉语言模型

MoE-LLaVA是一个采用专家混合架构的视觉语言模型。该模型使用3B稀疏激活参数，性能与LLaVA-1.5-7B相当，在部分任务上超越LLaVA-1.5-13B。MoE-LLaVA可在8张V100 GPU上2天内完成训练，并在多项视觉理解基准测试中表现优异。这一创新为多模态AI领域提供了新的研究方向。

deepseek-moe-16b-base - 采用稀疏混合专家架构的开源大语言模型

DeepSeek MoEGithubHuggingface人工智能代码生成开源项目机器学习模型模型训练

DeepSeek MoE 16B Base是一个基于稀疏混合专家(MoE)架构的开源大语言模型，支持商业应用。模型使用bfloat16格式，可通过Transformers库调用，擅长文本生成和补全。它采用查询-键值对映射的注意力机制，高效处理自然语言处理任务。该项目遵循MIT许可，提供详细文档和示例代码，便于开发者集成使用。

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豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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