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

Orion-14B-Base - 卓越的多语言处理和长文本理解能力

GithubHuggingfaceOrion-14B多语言模型大语言模型开源项目模型模型下载模型评估

Orion-14B是OrionStarAI开发的开源多语言大语言模型系列。该系列在2.5T多语言语料上训练,包含基础模型、对话模型和长文本模型等多个版本。Orion-14B展现出卓越的多语言处理能力,尤其在中英日韩等语言上表现突出。此外,它还具备出色的长文本理解和高效的量化推理能力。在多项权威基准测试中,Orion-14B系列模型均展现出优异的综合性能。

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。

xlm-roberta-xxl - 基于2.5TB数据训练的100语言自然语言处理模型

GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa-XL多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型

XLM-RoBERTa-XXL是一个基于2.5TB CommonCrawl数据预训练的多语言Transformer模型，支持100种语言的自然语言处理任务。通过掩码语言建模技术实现句子的双向表示学习，适用于序列分类、标记分类、问答等下游任务的微调，可应用于多语言文本分析和跨语言任务场景。

internlm2-1_8b - 18亿参数开源语言模型支持20万字超长上下文输入

GithubHuggingfaceInternLM大语言模型开源模型开源项目性能评测模型超长上下文

InternLM2-1.8B是一个18亿参数的开源语言模型，包含基础模型、对话模型和RLHF对齐版本。它支持20万字的上下文输入，在长文本理解、推理、数学和编程方面表现优异。该模型开放学术研究使用，并提供免费商业授权申请渠道。

nllb-200-1.3B - 支持200种语言互译的机器翻译开源模型

GithubHuggingfaceNLLB-200人工智能研究多语言模型开源项目机器翻译模型算法训练

nllb-200-1.3B是一个1.3B参数规模的开源机器翻译模型，支持200种语言之间的互相翻译。模型基于Flores-200数据集训练，特别关注低资源语言的翻译效果，支持最大512个token的单句翻译。经BLEU、spBLEU和chrF++等指标评估，该模型主要用于机器翻译研究，不适用于医疗、法律等专业领域的生产环境。

xlm-roberta-xl - 基于2.5TB数据训练的100语种自然语言处理模型

GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa-XL多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型

XLM-RoBERTa-XL是基于2.5TB CommonCrawl数据训练的大规模多语言模型，支持100种语言的自然语言处理。该模型采用掩码语言建模进行自监督学习，适用于序列分类、标记分类和问答等需要理解整句上下文的任务。XLM-RoBERTa-XL为多语言NLP研究和应用提供了强大的基础，但不适合文本生成类任务。

stablelm-3b-4e1t - StableLM开源语言模型在1万亿token数据上训练达到30亿参数规模

GithubHuggingfaceStableLM-3B-4E1T人工智能大语言模型开源模型开源项目文本生成模型

StableLM-3B-4E1T是一个开源语言模型，通过在Falcon RefinedWeb和RedPajama-Data等数据集上训练4轮获得，总计处理1万亿tokens数据。模型采用LayerNorm归一化和Rotary位置编码技术，支持Flash Attention 2优化。在HellaSwag和Winogrande任务评测中分别达到75.94%和71.19%的准确率，展现出良好的语言理解能力。

Baichuan-13B - 包含130亿参数和出色Benchmark性能的大规模开源语言模型

Baichuan-13BGithub对齐模型开源模型开源项目百川智能量化版本

Baichuan-13B是一个包含130亿参数的开源模型，支持中英双语，并在多项Benchmark测试中表现优异。它具有更大的参数量和数据规模，更高效的推理能力，且完全免费商业使用。通过简单的代码即可部署，量化版本大大降低了部署门槛，广泛适用于学术研究和商业应用。

Qwen2-1.5B - 优秀性能和多语言能力的开源大语言模型

GithubHuggingfaceQwen2多语言能力大语言模型开源项目性能评估模型自然语言处理

Qwen2-1.5B是一款开源大语言模型，具有1.3B非嵌入参数。它在自然语言理解、生成、多语言处理、编程、数学和推理等领域表现优异。该模型在MMLU、GSM8K等多项基准测试中取得了优秀成绩，展现了较强的多语言能力。Qwen2-1.5B采用改进的Transformer架构，为进一步微调和应用奠定了基础。

EuroLLM-1.7B-Instruct - 支持35种语言的欧洲开源大语言模型

EuroLLMGithubHuggingface多语言模型开源项目机器翻译模型神经网络自然语言处理

EuroLLM-1.7B-Instruct是一个欧盟支持开发的大语言模型,具备17亿参数规模,可处理包括欧盟在内的35种语言。模型在机器翻译性能方面超越同规模的Gemma-2B模型,接近更大规模的Gemma-7B水平。采用transformer架构和分组查询机制,实现高效推理。这是欧盟首个面向多语言处理的开源语言模型项目。

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