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mbart-large-cc25

基于深度学习的多语言模型支持文本翻译与摘要微调

mbart-large-cc25是一个多语言预训练模型,支持多种语言的翻译和文本摘要功能,涵盖了英语、中文、德语等多种语言。此模型可以在特定任务中进行微调,相关代码和文档可在PyTorch和Hugging Face上获得。在多语言交互的应用场景中,该模型表现出良好的适应性与功能性。

awesome-huge-models - 大型AI模型最新动态与开源资源汇总
AI训练GithubLLMdeep learning模型大模型开源开源项目
详尽介绍大型AI语言模型最新进展及开源资源,包括训练代码、数据集和预训练权重。收录Baichuan、Falcon、OpenLLaMA等模型,并关注开源与分布式训练框架如PyTorch和XLA生态。提供全面资源链接,帮助研究人员和开发者了解当前AI模型的最前沿动态。
Chinese-Mixtral - 使用Sparse MoE架构的中文Mixtral模型
Chinese-MixtralGithubMixtral大模型量化开源项目指令精调稀疏混合专家模型
模型基于Mistral.ai的Mixtral模型开发,经过中文增量训练与指令精调,具备处理长文本(原生支持32K上下文,实测可达128K)的能力。包括中文Mixtral基础模型与指令模型,显著提升数学推理和代码生成性能。通过llama.cpp进行量化推理,最低仅需16G内存。开源提供代码、训练脚本与详细教程,支持多种推理和部署工具,适合个人电脑本地快速部署量化模型。
LLaMA-Cult-and-More - 最新大模型参数、微调数据和硬件需求解析
AnthropicEfficient训练GithubMetaOpenAI多模态LLM开源项目
LLaMA-Cult-and-More项目详细介绍了最新大模型的参数数量、微调数据集与技术,并提供LLM对齐后训练的实用指南,包括数据集、基准数据集和高效训练库。从预训练模型到后训练模型,项目涵盖了许多有趣的内容,帮助您了解关键功能和最新进展。
Chinese-LLaMA-Alpaca - 中文NLP开源模型,深化语义理解与执行技术
Github中文Alpaca中文LLaMA大模型开源开源项目指令精调
Chinese-LLaMA-Alpaca-3项目致力于提升中文NLP的处理效率和效果,通过扩展中文词表并使用中文数据进行二次预训练,大幅增强了中文文本的编解码能力。该项目提供了完善的模型下载、部署和训练指导,支持多种生态系统和快速本地部署,适合高质量文本生成和多轮对话任务。同时,通过开源和社区合作,推动开源大模型技术研究及应用。
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。
metavoice-src - 1.2B参数开源TTS模型,支持情感语音合成和跨语言声音克隆
GithubMetaVoice-1BTTS开源开源项目情感语音语音克隆
MetaVoice-1B是一个开源的1.2B参数TTS模型,经过10万小时的语音训练,支持英语情感语音合成和零样本的美式和英式语音克隆(仅需30秒参考音频)。该模型还支持跨语言声音克隆和任意长度文本的语音合成。可通过云端或本地部署使用,并提供Hugging Face和Google Colab的演示。
Chinese-LLaMA-Alpaca-2 - 基于Meta发布的可商用大模型Llama-2开的中文LLaMA&Alpaca大模型的第二期项目
Chinese-LLaMA-Alpaca-2FlashAttention-2Github中文词表大模型开源项目长上下文
Chinese-LLaMA-Alpaca-2项目基于Meta的Llama-2模型开发,提供了全新的中文LLaMA-2基座模型和Alpaca-2指令精调大模型,专注于优化中文词表和扩展模型训练。模型支持大规模中文数据增量训练,显著提升中文语义和指令理解能力。支持4K至64K上下文长度,实现人类偏好对齐,提供多种工具支持部署和应用推广。适用于企业和研究机构进行语言模型深度研发和实用应用,如对话系统和文本分析等。
Chinese-Mixtral-8x7B - 增强中文编解码能力的开源大模型
Chinese-Mixtral-8x7BGithubMoE模型增量预训练开源项目推理加速模型下载
Chinese-Mixtral-8x7B通过中文扩词表和增量预训练,提高了在中文编解码和生成理解能力。项目提供完整的开源模型及预训练代码,支持QLoRA训练和多种推理加速方案。其在中文知识和理解上的表现卓越,同时在英文方面也表现不俗,适用于各种中文自然语言处理应用场景。
ml-engineering - 大规模语言模型与多模态模型的训练方法
BLOOM-176BContextual.AIGithubHuggingFaceLarge Language ModelsVLM开源项目
本指南系统介绍了方法、工具和逐步操作说明,帮助工程师成功训练大规模语言模型(LLM)和多模态模型(VLM)。内容涵盖丰富的脚本和命令,适合LLM/VLM训练工程师和操作员使用。基于作者在开源BLOOM-176B和IDEFICS-80B模型训练中的经验,提供有效解决方案,并持续更新,服务于ML社区。
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