bloom-560m-intermediate

BLOOM大型多语言模型的训练过程中间检查点

Huggingface 模型大语言模型开源人工智能 Github 多语言开源项目 BLOOM

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。

文档

llm-jp-3-1.8b-instruct - 跨平台大规模语言模型的多语言开发与评估

GithubHuggingfacellm-jptransformers大规模语言模型开源项目指令微调模型预训练

项目由日本国家信息学研究所研发中心开发，提供支持多种编程语言的大型语言模型，如C、Python、Java。采用Transformer架构，模型经过大规模数据集的预训练与优化微调，适用于多语言环境。用户可通过Hugging Face Transformers库轻松集成与使用。项目提供模型技术细节、参数设置和语言标记器使用方法，以及多样化的数据集和评估方案，适用于中文、英文、日文等语言。

Baichuan2 - 开源大语言模型

Baichuan 2Github大语言模型开源开源项目推理和部署模型微调

Baichuan 2，新一代开源大语言模型，拥有基于2.6万亿Tokens训练的7B与13B版本，展现卓越性能于多语言、法律及医疗领域。开发者经官方审核后，可免费商用。详情见技术报告《Baichuan 2: Open Large-scale Language Models》。

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。

pythia-160m - EleutherAI开发的160M参数语言模型专为NLP研究设计

EleutherAIGithubHuggingfacePythia大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理

Pythia-160M是一个160M参数的英语语言模型,由EleutherAI开发,主要用于自然语言处理研究。该模型在Pile数据集上训练,提供154个中间检查点,便于分析模型行为。虽然主要用于研究目的,但其性能可与同规模的商业模型相媲美。Pythia-160M采用Transformer架构,可通过Hugging Face Transformers库轻松加载使用,适合进一步微调,但不建议直接部署。

large_language_model_training_playbook - 大规模语言模型训练指南与实用技巧

GithubLLM Training Playbook大语言模型开源项目张量精度模型并行策略模型架构

此页面提供了大规模语言模型训练的实用指南和资源，涉及模型架构选择、并行策略、模型规模、张量精度、训练超参数设定、最大化吞吐量、稳定性问题、数据处理以及软件和硬件故障调试等主题。这些开放的技巧和工具可以帮助更高效地训练大规模语言模型，并提升其性能和稳定性。

opt-66b - Meta AI推出OPT系列开源预训练语言模型促进NLP研究

GithubHuggingfaceOPT大语言模型开源项目文本生成模型自然语言模型预训练模型

OPT是Meta AI开发的开源预训练Transformer语言模型系列,参数规模从125M到175B不等。该系列模型主要基于英语文本训练,性能可媲美GPT-3。OPT旨在促进大型语言模型的可复现研究,使更多研究者能够参与探讨其影响。这些模型可用于文本生成和下游任务评估,但也存在偏见等局限性。通过开放OPT,Meta AI期望推动自然语言处理技术的整体进步。

h2o-danube3-500m-base - 500M参数的大规模语言模型，支持离线文本生成

GPTGithubH2O.aiHuggingface大语言模型开源项目模型模型架构转化器

由H2O.ai推出的h2o-danube3-500m模型，是一个大规模语言模型，采用Llama 2架构调整及500M参数设计。模型支持原生离线运行，尤其适用于手机设备，并集成Mistral分词器，拥有32,000词汇量及8,192长度的上下文生成能力。在支持transformers库的环境中，模型可在GPU设备上有效运行，并且支持量化和多GPU分片处理。重要提醒用户在使用模型生成的内容时保持审慎态度并自行承担责任。

SuperNova-Medius-GGUF - 跨架构蒸馏技术打造的14B参数高性能语言模型

GithubHuggingfaceSuperNova-Medius人工智能开源项目模型知识蒸馏自然语言处理语言模型

SuperNova-Medius-GGUF是一款14B参数的语言模型，采用跨架构蒸馏技术融合Qwen2.5-72B-Instruct和Llama-3.1-405B-Instruct的优势。该模型在指令遵循和复杂推理方面表现优异，适用于客户支持、内容创作和技术辅助等场景。经多项基准测试，SuperNova-Medius性能超越同类模型，在保持资源效率的同时提供强大功能，为组织提供高质量生成式AI应用解决方案。

pythia-12b - Pythia语言模型套件提供多种规模及训练检查点

GithubHuggingfacePythia大语言模型开源项目模型模型训练模型评估解释性研究

Pythia-12b是EleutherAI开发的语言模型研究套件中的一员,拥有113亿参数。该套件包含从70M到12B参数的8种规模模型,每种规模提供两个版本:一个在Pile数据集上训练,另一个在去重后的Pile上训练。所有模型使用相同的数据和训练顺序,并提供154个中间检查点。Pythia-12b采用Transformer架构,主要用于语言模型的可解释性研究。虽然在多项基准测试中表现出色,但并非针对下游应用优化。

OLMo-1B-hf - 结合开放性与多功能性提升语言模型科学

Dolma数据集GithubHuggingfaceOLMoTransformer开放语言模型开源项目模型语言模型

OLMo是一个由Allen Institute for AI开发的开源语言模型，支持Hugging Face Transformers格式和Dolma数据集，具有自回归Transformer架构，适合多种语言处理任务，涵盖完整训练代码和检查点。

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