OLMoE-1B-7B-0924

开源混合专家模型，具备高性价比和竞争力

allenai 开源项目模型 Mixture-of-Experts OLMoE 开源大语言模型 Huggingface Github

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。

Llama-3.1-405B - Meta开发的多语言大规模语言模型集合,支持商业和研究使用

GithubHuggingfaceLlama 3.1人工智能多语言大语言模型开源项目模型自然语言处理

Llama 3.1是Meta开发的多语言大型语言模型系列,提供8B、70B和405B三种规模。模型采用优化的Transformer架构,支持128k上下文长度,使用分组查询注意力机制提升推理效率。经指令微调后,可用于多语言对话等场景,在行业基准测试中表现出色。支持8种语言,适用于商业和研究用途,如助手式聊天和自然语言生成等任务。

switch-base-128 - 探索语言模型优化与参数缩放的最新进展

GithubHuggingfaceSwitch Transformers专家开源项目模型混合专家蒙面语言建模语言模型

Switch Transformers采用专家混合（MoE）模型架构，针对掩码语言模型（MLM）任务进行训练。该模型使用稀疏多层感知器层取代传统的前馈层，提升了训练效率。在Colossal Clean Crawled Corpus上完成了高达万亿参数的预训练，表现出优于T5的微调效果，并实现了相较于T5-XXL模型的四倍加速，适合需要高效语言模型的应用。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-FP8-dynamic - Meta-Llama-3.1-8B的FP8量化技术优化多语言文本生成

GithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1vLLM多语言开源项目模型模型优化量化

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-FP8-dynamic利用FP8量化技术优化内存使用，适用于多语言商业和研究用途，提升推理效率。该模型在Arena-Hard评估中实现105.4%回收率，在OpenLLM v1中达成99.7%回收率，展示接近未量化模型的性能表现。支持多语言文本生成，尤其适合聊天机器人及语言理解任务，且通过vLLM后端简化部署流程。利用LLM Compressor进行量化，降低存储成本并提高部署效率，保持高质量文本生成能力。

EXAONE-3.0 - 英韩双语7.8B参数大规模语言模型

EXAONE 3.0Github人工智能开源项目机器学习自然语言处理语言模型

EXAONE 3.0是LG AI Research开发的英韩双语大规模语言模型，参数规模达78亿。该模型通过8T优质数据预训练和指令微调，在MT-Bench等多项评测中表现出色。EXAONE 3.0能够进行跨语言交互，处理复杂指令，并生成准确回应。这一开源项目为自然语言处理研究和应用开发提供了重要工具。

openchat-3.6-8b-20240522 - 基于Llama 3架构的混合数据训练语言模型

GithubHuggingfaceOpenChat 3.6人工智能开源技术开源项目机器学习模型语言模型

OpenChat-3.6-8b-20240522是基于Llama 3架构开发的8B参数规模语言模型。模型采用混合质量数据训练方法，支持8192个上下文长度，可通过OpenChat包或OpenAI兼容API部署。适用场景包括代码开发、对话交互等通用任务，在基准测试中显示出相对同规模模型的性能优势。模型在复杂推理、数学运算等方面存在一定局限，且可能出现信息幻觉现象。

Hermes-2-Theta-Llama-3-8B - 融合LLaMA架构的多功能对话语言模型

GithubHuggingfaceLlama-3人工智能开源项目机器学习模型模型融合深度学习

Hermes-2-Theta-Llama-3-8B通过合并Hermes 2 Pro和Llama-3 Instruct两个基础模型,创建了一个功能全面的开源语言模型。经过RLHF强化学习优化后,模型在对话流畅度和任务完成能力上都有显著提升。它不仅支持标准的多轮对话交互,还具备函数调用和结构化数据输出等高级特性,并在AGIEval、GPT4All等多个权威评测中展现出稳定表现。

MAP-NEO - 开源大语言模型性能卓越且训练过程透明

GithubMAP-NEO大型语言模型开源开源项目性能评估训练数据

MAP-NEO是一个完全开源的大语言模型，其预训练数据、处理流程、脚本和代码均可获取。该模型在4.5T英中文数据上训练，性能与LLaMA2 7B相当。在推理、数学和编码等任务中，MAP-NEO表现优异。项目公开了训练全过程，包括检查点、分词器、语料库和优化代码，为大语言模型研究提供了宝贵资源。

llama3 - Llama 3开源大语言模型推动AI创新与责任发展

GithubLlama 3Meta人工智能大语言模型开源开源项目

Meta推出Llama 3系列大语言模型，参数规模从8B到70B不等，包含预训练和指令微调版本。该系列面向广泛用户群体开放，旨在推动负责任的AI创新。Llama 3具备8192个token的序列处理能力，并提供便捷的加载和推理代码。模型权重和分词器可通过官方网站或Hugging Face平台获取。

Qwen2-57B-A14B - 高效的多语言自然语言处理模型

GithubHuggingfaceMixture-of-ExpertsQwen2多语言开源项目模型模型性能自然语言理解

Qwen2-57B-A14B是一个采用混合专家技术的模型，专注于自然语言理解和多语言处理能力。它基于Transformer架构，并使用SwiGLU激活和注意力偏置等技术，增强了语言生成和处理的准确度。该模型广泛超越了多数开源模型，在多项基准测试中表现出众，是处理复杂自然语言任务的理想选择，并在推理效率上较前代模型有显著提升。

DeepSeek-LLM - 多语言大模型展现卓越编码与数学能力

DeepSeek LLMGithub人工智能开源开源项目自然语言处理语言模型

DeepSeek LLM是一个包含67亿参数的先进语言模型,经过2万亿英文和中文token的训练。该模型在推理、编码、数学和中文理解等方面表现优异,超越多个同类模型。其67B Chat版本在编码和数学方面尤为出色,在HumanEval和GSM8K等基准测试中名列前茅。项目开源了7B和67B的base与chat版本,可用于学术和商业研究。

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