bloom-1b7

开源多语言自然语言处理模型

Huggingface 模型开源人工智能大型语言模型多语言 Github 开源项目 BLOOM

BLOOM-1B7是BigScience项目开发的开源多语言预训练语言模型,支持45种自然语言和12种编程语言。该模型采用改进的Transformer架构,包含17亿参数,在1.5TB多语言语料上训练而成。BLOOM-1B7可用于文本生成、信息提取、问答等多种自然语言处理任务,为研究人员和开发者提供了探索大型语言模型特性的平台。模型遵循RAIL许可证,限制了在高风险场景中的使用,旨在推动语言模型的公共研究。

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介绍相关项目

bloom-560m-intermediate - BLOOM大型多语言模型的训练过程中间检查点

BLOOMGithubHuggingface人工智能多语言大语言模型开源开源项目模型

bloom-560m-intermediate项目提供BLOOM大型多语言模型在训练过程中的中间检查点,涵盖1000至600000全局步骤的多个阶段。BLOOM支持45种自然语言和12种编程语言,使用1.5TB预处理文本训练。这些检查点为研究人员提供了分析大型语言模型训练过程的重要资源。

Qwen-7B - 70亿参数规模的多语言开源预训练语言模型

GithubHuggingfaceQwen-7B多语言大语言模型开源项目模型评测预训练

Qwen-7B是一个70亿参数规模的开源预训练语言模型，基于超过2.4万亿tokens的多语言语料训练而成。该模型支持15万规模的多语言词表，在常识推理、代码生成、数学计算、机器翻译等多个评测任务中表现优异。通过采用RoPE位置编码、SwiGLU激活函数等技术，Qwen-7B具备强大的多语言理解和处理能力，同时支持长文本输入和高效推理。

mpt-7b - 高性能开源大语言模型

GithubHuggingfaceMPT-7B大语言模型开源开源项目模型深度学习自然语言处理

MPT-7B是一个开源大语言模型,在1万亿英文文本和代码上预训练。其改进的Transformer架构支持高效训练和推理,可处理超长输入。模型采用ALiBi技术处理长序列,无需位置嵌入。MPT-7B支持商业使用,为开发者提供了适用于多种下游任务微调的强大基础模型。

TowerBase-7B-v0.1 - 增强翻译及多语种任务的多语言模型性能

GithubHuggingfaceTowerBase-7BUnbabel多语言开源项目文本生成模型翻译模型

TowerBase-7B-v0.1是一个多语言模型，通过继续在Llama 2的基础上对20亿条多语种数据进行预训练，在10种主要语言中表现出色。非常适合用于翻译和相关应用任务，在AI2 Reasoning Challenge和HellaSwag等测试中展现出优异的归一化准确率。该模型支持快速无监督调优，为相应语言的研究提供支持。技术报告将提供详细信息。

SmolLM-1.7B - 小型化设计与处理能力兼备的语言模型，适用于多个应用场景

Cosmo-CorpusGithubHuggingfaceSmolLMTransformer开源项目模型生成模型语言模型

SmolLM系列语言模型基于Cosmo-Corpus高质量数据集开发，提供135M、360M和1.7B参数选项，表现出色的常识推理和广泛知识评估能力。模型通过多类型内容数据集训练，支持8位和bfloat16位精度，可在CPU和多GPU环境中运行。需注意，内容生成的准确性和一致性可能受限，仅供辅助使用。可通过HuggingFace平台便捷部署。

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。

Zephyr 7B - 大型多语言自然语言处理模型

AI工具Zephyr 7B人工智能机器学习自然语言处理语言模型

Zephyr 7B是一款拥有70亿参数的大型语言模型，具备出色的自然语言理解和生成能力。该模型支持多语言翻译、文本摘要、情感分析和问答等功能，可应用于内容创作、客户服务和研究等领域。Zephyr 7B通过多样化的文本语料训练，能够处理复杂的语言任务，如智能对话系统、自动文章生成和跨语言信息检索等。这一技术进步为各行业带来新的可能性，助力企业提高效率和创新能力。

OLMo-7B - 专注于语言模型科学的开放模型

GithubHuggingfaceOLMo开源项目模型模型性能训练数据集语言模型

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。

Qwen2-7B - 开源大语言模型在多项基准测试中展现优异性能

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

Qwen2-7B是新一代Qwen大语言模型系列的7B参数基础版本。该模型在语言理解、生成、多语言处理、编程、数学和推理等多个领域的基准测试中展现出优异表现，不仅超越了大多数开源模型，还与专有模型实力相当。Qwen2-7B基于改进的Transformer架构，引入了SwiGLU激活函数、注意力QKV偏置和组查询注意力等创新技术，并优化了分词器以更好地支持多种自然语言和编程语言。

glm-4-9b - 开源预训练模型GLM-4-9B实现多语言及多任务处理能力

GLM-4-9BGithubHuggingface多语言支持开源模型开源项目模型自然语言处理预训练模型

作为GLM-4系列的开源版本，GLM-4-9B在语义理解、数学计算、逻辑推理等方面展现出优秀性能。模型支持26种语言处理、多轮对话、代码执行及工具调用功能，具备128K上下文处理能力。其扩展版本包括支持1M上下文的Chat版本和支持视觉任务的GLM-4V-9B多模态模型。

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