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ul2

融合多种预训练范式的通用语言模型

UL2是一个创新的语言模型框架,采用混合去噪器(MoD)预训练目标,融合多种预训练范式并引入模式切换机制。该模型在C4语料库上进行200亿参数规模的预训练,并在多个数据集上微调后,在50个涵盖语言生成、理解和推理等领域的NLP任务中达到了领先水平。UL2在少样本学习方面表现突出,零样本SuperGLUE任务上超越了更大规模的GPT-3模型。

OLMo-7B-0724-hf - OLMo开放式语言模型促进语言处理技术进步
AI2GithubHuggingfaceOLMo变形金刚开源语言模型开源项目模型自然语言处理
OLMo是由AI2开发的开源语言模型系列,旨在推动语言模型科学研究。该模型基于Dolma数据集训练,采用先进的Transformer结构,实现性能提升和多阶段优化。OLMo-7B-0724-hf具备强大的文本生成能力,适用于文本推理和生成任务。支持在HuggingFace平台上进行加载、微调和评估,且提供多种数据检查点,方便研究与开发。该项目得到多家机构支持,并在多个主要AI任务中表现优异。
ultravox-v0_4 - 结合语音与文本处理的多模态模型
AI模型Fixie.aiGithubHuggingfaceUltravox多模态开源项目模型语音识别
Ultravox是一种多模态语言模型,结合了Llama3.1-8B和Whisper-medium技术,支持语音和文本的输入。通过特殊音频标记,该模型将音频转换为文本嵌入以生成输出。未来版本计划支持直接生成语音。Ultravox可以应用于语音代理、翻译和音频分析。模型使用多语种语音识别数据集进行训练,并在8x H100 GPU上运用BF16精度。最新版本在A100-40GB GPU上实现首次生成标记时间约为150毫秒。
unified-io-2 - 跨模态人工智能的开源新标杆
GithubUnified-IO 2人工智能多模态模型开源项目机器学习深度学习
Unified-IO 2是一个开源的多模态AI框架,集成视觉、语言、音频和动作处理能力。项目提供完整代码支持演示、训练和推理,适用于TPU和GPU环境。基于T5X优化,内含多规格预训练模型和丰富数据集。其跨模态学习和生成能力为AI研究与应用提供了新的可能性。项目采用模块化设计,便于研究人员和开发者进行二次开发和定制。Unified-IO 2支持多种数据格式和预处理流程,为不同任务场景提供灵活解决方案。其开源性质促进了AI社区的协作与创新,为多模态AI技术的进步做出贡献。
Llama-2-7b-hf - Meta开发的开源语言模型 支持多种参数规模和商业应用
GithubHuggingfaceLlama 2人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理预训练模型
Llama-2-7b-hf是Meta推出的开源大型语言模型之一,采用优化的Transformer架构。该模型经过2万亿token预训练,拥有70亿参数,支持4k上下文长度。Llama 2系列提供预训练和微调版本,可用于多种自然语言生成任务。在多项基准测试中表现优异,并支持商业应用,是一个功能强大的开源AI工具。
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。
Chinese-Llama-2 - 开源项目提升Llama-2模型中文处理能力
Chinese-Llama-2GithubLlama-2中文大模型开源项目自然语言处理
Chinese-Llama-2是一个开源项目,致力于增强Llama-2大语言模型的中文处理能力。项目采用LoRA微调、全参数指令微调和二次预训练等方法,并在中文指令数据集上训练Llama-2模型。提供了训练所需的数据集、教程和模型参数,旨在推动中文自然语言处理研究与应用。经过优化的模型在中文理解、生成和翻译等任务中表现出明显提升。
ltu - 音频和语音理解大模型与技术突破
GithubLTULTU-AS大语言模型开源项目语音理解音频理解
LTU和LTU-AS是首个桥接音频和语音感知与理解的大型语言模型。这两个模型在多个封闭式音频和语音任务上达到最先进水平,同时能基于给定音频回答开放式问题。项目提供PyTorch实现、预训练模型和数据集,支持推理和微调。发布的OpenAQA和OpenASQA训练数据集为音频和语音理解研究提供了重要资源。
InternVL2-1B - 多模态大语言模型实现多图像和视频智能理解
GithubHuggingfaceInternVL2人工智能多模态大语言模型开源项目模型自然语言处理计算机视觉
InternVL2-1B是一款新型多模态大语言模型,结合了InternViT-300M-448px视觉模型和Qwen2-0.5B-Instruct语言模型。该模型在文档理解、图表分析和场景文字识别等任务中表现优异,能有效处理长文本、多图像和视频输入。InternVL2-1B在开源多模态模型中表现突出,部分能力可与商业模型比肩。通过采用8k上下文窗口训练,该模型大幅提升了处理长输入序列的能力。
InternVL2-40B - 强化跨模态大语言模型的能力
GithubHuggingfaceInternVL场景文本理解多模态开源项目模型视觉理解计算机视觉
InternVL 2.0 通过融合多模态大语言模型,在文件和图表理解、信息图问答、场景文本理解和OCR任务等方面表现出色。它能够利用长文本、多图片和视频进行训练,提升对多种输入的处理效率,并提供1亿到108亿参数的多种模型可选择,与商业模型相当。在多项基准测试中,InternVL 2.0 展示了其卓越的综合理解能力。
optimized-gpt2-1b - GPT-2架构优化模型 提供高效可扩展的自然语言处理功能
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型模型卡自然语言处理
optimized-gpt2-1b是一个基于GPT-2架构优化的大规模语言模型。该模型在保持GPT-2性能的基础上,通过架构和训练方法的优化提高了效率和可扩展性。它可应用于文本生成、摘要和问答等多种自然语言处理任务。模型支持直接使用或针对特定需求进行微调。项目提供了使用说明和评估结果,有助于研究人员和开发者更好地理解和应用这一语言模型。
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