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DeepSeek-V2-Lite-Chat

单卡40G部署的轻量级混合专家语言模型

DeepSeek-V2-Lite采用MLA注意力机制和DeepSeekMoE架构,是一款轻量级混合专家模型。模型总参数量16B,激活参数2.4B,仅需单张40G显卡即可部署。模型支持32k上下文长度,在MMLU、C-Eval等英中文基准测试中表现优异,提供基础和对话两个版本。

openchat-3.5-0106 - 基于Mistral的7B开源语言模型在多项测试中超越大型模型
GithubHuggingfaceOpenChat人工智能基准测试开源开源项目模型语言模型
OpenChat-3.5-0106是基于Mistral-7B架构开发的开源语言模型,具备编程、数学推理和对话等功能。模型支持8192上下文长度,提供编程专用和通用两种模式。在HumanEval、GSM8K等基准测试中,该模型展现出超越部分大型商业模型的性能。此外,模型还集成了实验性的评估器功能
Yi-6B-Chat - Yi-6B-Chat 打造开源双语语言模型的新篇章
GithubHuggingfaceTransformerYi人工智能大语言模型开源开源项目模型
Yi系列模型由01.AI研发,是强大的开源双语大型语言模型,其在多语言理解、常识推理及阅读理解方面表现突出。Yi-34B-Chat在AlpacaEval评估中表现优异,仅次于GPT-4 Turbo。Yi-34B在多个基准表现出色,如Hugging Face开放LLM排行榜和C-Eval评估。该系列采用Transformer架构,并与开源社区合作,独立开发高质量数据集和训练管道,确保优异性能。
MobileLLM - 轻量高效的移动设备语言模型
AI模型GithubMobileLLM开源项目深度学习神经网络语言模型
MobileLLM是一个针对移动设备优化的大型语言模型项目。该模型通过SwiGLU激活函数、深窄架构、嵌入共享和分组查询注意力等技术,在亿级参数规模下实现了高性能。MobileLLM在零样本常识推理任务中表现出色,不仅在125M和350M参数规模上超越了现有最先进模型,还成功扩展至600M、1B和1.5B参数规模,展示了其在移动设备应用中的潜力。
Llama-2-7b-chat-hf-q4f32_1-MLC - 基于Llama-2的MLC格式聊天模型
API开发GithubHuggingfaceLlama-2MLC开源项目模型模型部署聊天机器人
这是一个基于Llama-2-7b-chat-hf的MLC格式q4f32_1模型,支持MLC-LLM和WebLLM项目。模型提供命令行聊天、REST服务器和Python API三种调用方式,可用于开发聊天应用及系统集成。
Llama-2-7B-Chat-AWQ - 高效4位量化提升AI对话性能
GithubHuggingfaceLlama 2Meta低比特量化对话生成开源项目文本生成模型
AWQ是一种高效的4位量化方法,在多用户环境中的并发推理中表现出色。它通过降低模型计算需求,实现小型GPU的部署,从而节省成本。AWQ支持vLLM服务器,尽管总体吞吐量低于未量化模型,但在有限硬件环境中提高了推理效率,例如70B模型可在48GB显存的GPU上运行。AWQ适合如Llama 2 7B Chat的对话优化模型,为AI助手应用提供成本效益高的解决方案。
distil-large-v2 - 高效精简的Whisper语音识别模型
Distil-WhisperGithubHuggingfaceTransformers开源项目模型模型压缩自动语音识别语音识别
distil-large-v2是Whisper语音识别模型的蒸馏版本,推理速度提高6倍,模型体积减少49%,性能接近原始模型。采用编码器-解码器架构,通过精简解码器层数实现加速。支持英语短音频和长音频转录,可作为Whisper辅助模型进行推测解码。基于多个开源数据集训练,适用广泛语音识别场景。
FastChat - 大语言模型聊天机器人开源训练与部署平台
APIFastChatGithub大语言模型开源平台开源项目聊天机器人
FastChat是一个用于训练、部署和评估基于大语言模型聊天机器人的开源平台。该平台提供先进模型的训练评估代码和分布式多模型服务系统,包含Web界面和OpenAI兼容的RESTful API。FastChat支持Vicuna、LongChat等多种语言模型,提供命令行和Web图形界面。此外,它还具备多GPU并行、CPU推理和模型量化等功能,可适配不同硬件平台。
FuseAI - 多模型知识融合提升大语言模型性能
FuseChatFuseLLMGithub大语言模型开源模型开源项目知识融合
FuseAI项目通过知识融合技术整合多个开源大语言模型的优势,开发出高性能新模型。FuseChat-7B-VaRM在MT-Bench评测中得分8.22,超过多个知名对话模型;FuseLLM-7B在多项任务中表现优于Llama-2-7B。该项目为大语言模型研究提供了新的发展方向。
cogvlm-chat-hf - 开源视觉语言模型CogVLM在多项跨模态基准测试中超越PaLI-X 55B
CogVLMGithubHuggingface图像识别多模态开源开源项目模型视觉语言模型
CogVLM是一款开源视觉语言模型,具有100亿视觉参数和70亿语言参数。在NoCaps、Flicker30k等10个经典跨模态基准测试中,CogVLM实现了最先进的性能,部分超越PaLI-X 55B。其架构包括视觉变换器编码器、MLP适配器、预训练语言模型和视觉专家模块。CogVLM能进行多模态对话,适用于图像描述和视觉问答等任务。该模型对学术研究开放,经登记后可免费用于商业用途。
Yi-1.5-9B-Chat-16K - 编码、数学和推理能力出色的高性能大语言模型
GithubHuggingfaceYi-1.5人工智能大语言模型开源模型开源项目模型模型评测
Yi-1.5是Yi系列的升级版本,经过5000亿高质量语料库的预训练和300万多样化样本的微调。该模型保持了优秀的语言理解、常识推理和阅读理解能力,同时显著提升了编码、数学、推理和指令遵循能力。Yi-1.5提供多种规模的基础模型和对话模型,在多项基准测试中表现优异,某些方面甚至超越了规模更大的模型。
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