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Baichuan2-13B-Chat

强大的开源大语言模型支持中英双语

Baichuan2-13B-Chat是百川智能推出的新一代开源大语言模型,由2.6万亿高质量语料训练而成。该模型在中英文基准测试中表现优异,尤其在数学逻辑推理和复杂指令理解方面有显著提升。模型提供Base和Chat两个版本,以及4位量化版本,可用于学术研究和商业应用。Baichuan2-13B-Chat为自然语言处理领域提供了强大的工具。

ChatTTS - 高质量中英文对话场景文本转语音模型
AI工具ChatTTS多语言支持对话场景开源模型语音合成
ChatTTS是专注于对话场景的语音生成模型,支持中英双语。经过约10万小时的数据训练,该模型能生成高质量、自然的语音,适用于大型语言模型助手的对话任务和会话式音视频制作。项目团队计划开源基础模型,推动相关研究发展。ChatTTS具有多语言支持和易用性,为开发者和研究人员提供了便捷的文本转语音解决方案。
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。
internlm2-chat-7b-sft - 提供超长上下文支持和多功能工具的对话模型
GithubHuggingfaceInternLM代码解释器工具调用开源开源项目模型模型性能
InternLM2-Chat-7B-SFT是一款对话模型,具备提升的推理、数学和代码能力,支持长达200K的上下文处理,能够进行代码解释和数据分析,经RLHF训练后可处理复杂任务,展现出可靠的工具使用能力。
Llama-2-7b-chat-hf - Meta开发的70亿参数对话语言模型
GithubHuggingfaceLlama 2人工智能元宇宙大语言模型开源项目模型自然语言处理
Llama-2-7b-chat-hf是Meta开发的大型语言模型,专为对话场景优化。该模型拥有70亿参数,采用优化的Transformer架构,通过监督微调和人类反馈强化学习提高了效果。它适用于助手式聊天等自然语言生成任务,在多项基准测试中表现出色,有用性和安全性可与部分闭源模型相媲美。
openchat - 采用混合质量数据训练的高性能开源语言模型
GithubLlamaOpenChat人工智能开源开源项目语言模型
OpenChat是一个创新的开源语言模型库,采用C-RLFT策略从混合质量数据中学习。该模型在7B规模下实现了与ChatGPT相当的性能,无需偏好标签。项目致力于开发高性能、商用级的开源大语言模型,并持续进步。OpenChat支持多GPU部署,提供兼容OpenAI的API服务,适用于编码、聊天等多种任务。
Qwen-7B-Chat-Int4 - 大规模语言模型的高效应用
GithubHuggingfaceQwen-7B-Chat中文评测开源项目模型模型量化训练数据通义千问
Qwen-7B-Chat-Int4由阿里云基于Transformer架构开发,利用对齐机制和广泛的数据集进行训练,更新版在语言理解及数学和代码任务中表现出色。模型在多个任务中展现出较高的推理速度和低显存占用得益于其广泛预训练数据和先进的量化技术。优化后的分词器及加速方案便于多语言应用。更多信息请参见官方GitHub库。
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。
cogvlm2-llama3-chinese-chat-19B - 双语视觉语言模型,支持大规模文本和图像解析
CogVLM2GithubHuggingface中文支持开源模型开源项目文本生成模型视觉理解
CogVLM2-LLaMA3-Chinese 是一个开源模型,支持中文和英文,表现出显著性能提升,比如在 TextVQA 和 DocVQA 基准测试中。这一模型支持最大8K的文本长度和1344*1344的图像分辨率,特别适合文本和图像的理解与对话任务。构建于Meta-Llama-3-8B-Instruct基础之上,用户可在ZhipuAI开放平台进行实际体验,适用于需要强大图像解析和多语言支持的场景。
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。
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。
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