calm3-22b-chat

基于22亿参数的日英双语对话模型，专为智能交互优化

CALM3-22B-Chat 开源项目自然语言处理模型语言模型 Huggingface 日语对话系统 Github

CALM3-22B-Chat是一个基于2.0万亿tokens训练的大规模语言模型，专为对话场景优化。该模型具有220亿参数，支持日英双语交互，最大上下文长度16384。采用ChatML格式，支持流式输出，适合构建智能对话系统。由CyberAgent开发，Apache-2.0许可证开源，为开发者提供强大的自然语言处理能力。

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Huggingface

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openchat-3.6-8b-20240522 - 基于Llama 3架构的混合数据训练语言模型

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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。

internlm2-chat-7b - 70亿参数大模型实现20万字超长文本理解及多场景智能对话

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InternLM2-chat-7b作为书生·浦语第二代大模型的70亿参数版本，搭载20万字超长上下文理解技术，在复杂推理、数学运算、代码编程等核心任务上性能卓越。模型集成代码解释器和数据分析工具，通过增强型工具调用机制高效完成多步骤任务。在MMLU、AGIEval等主流评测基准上展现出同级别最优性能。该开源项目面向学术研究完全开放，同时提供免费商业授权渠道。

Yi-34B-Chat - 基于3T级语料训练的高性能开源双语大模型

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Yi-34B-Chat是一个由01.AI开发的开源大语言模型，基于3T级多语言语料训练。模型在AlpacaEval评测中的表现仅次于GPT-4 Turbo，在语言理解、推理和阅读理解等方面展现出优秀能力。经过英文和中文双语评测，其性能超越了Falcon-180B、Llama-70B等主流开源模型。

YuLan-Chat - 中国人民大学开发的双语大语言模型支持4K上下文

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YuLan-Chat是中国人民大学高瓴人工智能学院开发的开源大语言模型，专注中英双语能力。通过大规模预训练和课程学习，提升了语言能力、实用性和安全性。支持4K长上下文，扩充词表优化中文处理。最新版YuLan-Chat-3-12B在MMLU、C-Eval等多项基准测试表现优异，展现了卓越的双语能力和通用智能水平。

UltraChat - 大规模、多样化的多轮对话数据和模型

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UltraChat项目专注于构建开源、大规模、多轮对话数据，目标是打造具有广泛会话能力的强大语言模型。最新发布的模型和数据集包括UltraLM-13B-v2.0、UltraRM和UltraCM，在AlpacaEval基准测试上表现优异。UltraChat数据集分为三大部分：世界问题、写作与创作、现有材料辅助，对话涵盖了技术、艺术和创业等领域。项目数据仅供研究和教育用途，基于MIT许可证发布。

h2o-danube3-4b-chat - H2O.ai推出支持离线运行的4亿参数聊天模型

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h2o-danube3-4b-chat是由H2O.ai推出的4亿参数聊天模型，采用Llama 2架构，并经过H2O LLM Studio微调。该模型支持在手机设备上离线运行，使用Mistral tokenizer，支持32,000词汇量和8,192上下文长度。其在🤗 Open LLM Leaderboard上的表现具竞争力，并支持量化和多GPU分片，便于加载与使用。

glm-4-9b-chat-1m - 广泛语言支持与长文本处理能力的先进预训练模型

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GLM-4-9B-Chat-1M 是智谱 AI 开发的先进预训练模型，具备网页浏览、代码执行和长文本推理等功能，支持 26 种语言，适用于需要大规模上下文处理的应用场景。最新更新提升了处理能力，支持长达 1M 上下文长度。

longchat-13b-16k - 开源模型longchat-13b-16k优化长文本对话能力

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Longchat-13b-16k使用凝缩旋转嵌入技术进行优化，能有效处理长文本对话，由Dacheng Li等人开发，适用于语言处理及机器学习研究领域。用户可通过FastChat与LongChat加载，凭18K对话训练数据，适合研究者探索其对长对话的扩展潜力。LongEval评估资源和GitHub资料提供更多技术支持和信息。

starchat2-15b-v0.1 - 基于StarCoder2微调的双能力开源语言模型

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StarChat2-15b-v0.1是一款基于StarCoder2的开源语言模型，拥有160亿参数规模。该模型通过合成数据集微调，在MT Bench、IFEval聊天评测及HumanEval代码测试中展现了均衡性能。模型支持600多种编程语言，具备代码生成和对话交互功能。开发者可通过Transformers框架调用，需注意模型存在输出偏差等局限性。

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