Baichuan-7B

开源中英双语大规模预训练模型，支持商用

Baichuan-7B 预训练语言模型开源可商用中英双语 Transformer结构 Github 开源项目

Baichuan-7B是由百川智能开发的开源可商用中英双语大规模预训练语言模型。基于Transformer结构，该模型在1.2万亿tokens上训练，拥有70亿参数，并提供4096长度的上下文窗口。在中文和英文的基准测试（C-Eval和MMLU）中表现出色。该模型可在Hugging Face和ModelScope平台上获取，适合开发者和研究人员使用。

Github

Huggingface

介绍相关项目

gemma-7b - Google推出的轻量级开源大语言模型

GemmaGithubHuggingface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

Gemma-7b是Google基于Gemini技术推出的开源大语言模型,拥有70亿参数。该模型在6万亿token的多样化数据集上训练,支持8192个token的上下文长度。Gemma-7b在MMLU、HellaSwag等多项基准测试中表现优异。模型采用严格的数据清洗和安全评估流程,为研究人员提供高性能且负责任的AI工具,促进AI技术的普及与创新。

SeaLLM-7B-v2 - 东南亚多语言大模型的新选择

GPT-3.5GithubHuggingfaceSeaLLM-7B-v2东南亚语言多语言开源项目数学推理模型

SeaLLM-7B-v2是一款经过多语言优化的开源大模型，专注于提升东南亚语言的推理能力。与前代 SeaLLM-13B 相比，该模型体积减小一半，但性能表现更出色，特别是在78.2分的GSM8K零样本推理任务中领先同类产品，并在多种语言的数学推理测试中超过GPT-3.5。凭借其稳健的多语言支持和开源特性，SeaLLM-7B-v2在数学推理、常识推理和多语言知识评估等多个领域中展示了强大的应用潜力，成为多语言文化与技术研究的有力工具。

bert-large-cased - 大规模双向Transformer预训练英语语言模型

BERTGithubHuggingface开源项目文本分类模型深度学习自然语言处理预训练模型

bert-large-cased是一个在大规模英语语料库上预训练的Transformer模型，采用掩码语言建模和下一句预测任务。模型包含24层、1024隐藏维度、16个注意力头和3.36亿参数，适用于序列分类、标记分类和问答等下游NLP任务。在SQuAD和MultiNLI等基准测试中表现优异。

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

AI2GithubHuggingfaceOLMo变形金刚开源语言模型开源项目模型自然语言处理

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。

bert-base-chinese - BERT预训练模型在中文自然语言处理中的应用

BERTGithubHuggingface中文模型开源项目掩码语言模型模型自然语言处理预训练

bert-base-chinese是一个专为中文自然语言处理设计的预训练BERT模型。该模型采用独立字词片段随机掩码训练方法，适用于掩码语言建模等任务。由HuggingFace团队开发，拥有12层隐藏层和21128词汇量。虽然可能存在潜在偏见，但为中文NLP应用提供了有力支持。研究人员可通过简洁的Python代码快速应用此模型。

miqu-1-70b - 高性能70B大语言模型，支持32k上下文，采用Mistral格式

GithubHuggingfacemiqu 70b人工智能大型语言模型开源项目提示词格式模型模型设置

miqu-1-70b是一款采用Mistral格式的大型语言模型，具有32k tokens的上下文处理能力。模型采用高频基础ROPE设置，无需额外调整即可发挥优秀性能。经过温度系数1和top_p 0.95的参数组合测试，该模型适用于广泛的自然语言处理任务。

bloom-1b1 - BigScience开发的开源多语言预训练模型

BLOOMGithubHuggingface人工智能多语言开源项目模型深度学习语言模型

BLOOM是BigScience开发的开源多语言预训练模型,支持45种自然语言和12种编程语言。模型基于Transformer架构,拥有1760亿参数,在3500亿词元上训练。主要用于文本生成和自然语言处理研究,具备多语言理解与生成能力。项目提供完整模型卡,详述技术规格、应用场景及使用限制。

Chinese-Llama-2-7b - 开源且可商用的中文Llama2模型，兼容中英文SFT数据集与llama-2-chat格式

Chinese Llama 2 7BGithubHuggingFaceLlama2开源项目模型开源量化模型

项目提供开源且商用的中文Llama2模型及中英文SFT数据集，兼容llama-2-chat格式并支持优化。项目包含在线演示、多模态模型、Docker部署和API接口，支持多种硬件配置，用户可快速下载与测试。

Llama-3-Taiwan-8B-Instruct - 基于Llama-3架构的大规模双语语言模型专注中英文处理

GithubHuggingfaceLlama-3-Taiwan中文对话人工智能大型语言模型开源项目模型深度学习

Llama-3-Taiwan-8B是基于Llama-3架构开发的大规模双语语言模型,采用繁体中文和英文高质量语料进行训练。模型在法律、制造、医疗和电子等专业领域进行优化,支持8K上下文长度。通过繁体中文NLP基准测试验证,可应用于对话、生成、推理等多个场景。

10.5B_v1 - 介绍最前沿的自然语言处理开源项目

GithubHuggingfacetransformers卡片开源项目模型训练评估

本页面介绍了在🤗transformers平台上发布的自然语言处理模型，支持直接与下游应用。页面提供模型使用指导、性能评估、环境影响及技术规格信息，帮助用户合理利用模型的同时意识到潜在的偏见、风险和局限。

相关项目

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