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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。

Llama-3.2-3B-GGUF - 高性能多语言型大语言模型支持8种语言
GithubHuggingfaceLlama 3.2人工智能多语言开源项目机器学习模型语言模型
Llama-3.2-3B是Meta开发的多语言大型语言模型,支持8种语言,适用于对话和代理任务。本项目使用llama.cpp对原模型进行量化,保留了128k上下文长度和分组查询注意力等特性。该模型在行业基准测试中表现优异,可用于聊天、知识检索、摘要等自然语言生成任务,适合商业和研究使用。
chatglm2-6b - 性能升级的开源中英双语对话模型
ChatGLM2-6BGithubHuggingface人工智能对话模型开源开源项目模型自然语言处理
ChatGLM2-6B是ChatGLM-6B的升级版本,作为开源中英双语对话模型,它在性能、上下文长度和推理效率方面都有显著提升。经过1.4T标识符预训练,ChatGLM2-6B在多个数据集上表现优异,支持32K上下文长度,推理速度提高42%。此外,该模型采用更开放的协议,允许免费商业使用,为自然语言处理领域提供了强大的开源工具。
internlm2_5-1_8b-chat - 开源18亿参数模型提升推理能力与工具调用效率
GithubHuggingfaceInternLM工具利用开源模型开源项目推理能力模型模型性能
InternLM2.5是一个开源的18亿参数基础模型,拥有卓越的数学推理和增强的工具调用能力,其能够从多个网页搜集信息并进行分析和指令理解。在OpenCompass的评测中,该模型在MATH、GPQA等基准测试中表现突出。尽管在推理和综合能力上具有优越性,仍需注意潜在的风险输出。通过Transformers和LMDeploy工具,用户可以轻松加载和部署此模型以适应多种应用场景。
llama2_xs_460M_experimental - 了解LLaMA与LLaMa 2的小型实验版本及其精简模型参数
GithubHuggingfaceLLaMa 2MMLUTokenization大模型开源开源项目模型
项目呈现Meta AI的LLaMA与LLaMa 2开源重现版本,并采用缩小的模型参数:llama1_s为1.8B,llama2_xs为460M。训练基于RedPajama数据集,使用GPT2Tokenizer分词,支持通过HuggingFace Transformers库直接加载以及文本生成。模型在MMLU任务中表现评估,其中llama2_xs_460M在0-shot和5-shot中分别得21.13和26.39的分数。
LLM2Vec-Sheared-LLaMA-mntp - 三步实现大模型高效文本编码
GithubHuggingfaceLLM2Vec句子相似度开源项目文本编码无监督对比学习模型自然语言处理
LLM2Vec项目通过简单的三步法,将仅解码的大型语言模型转换为有效的文本编码器。这三步包括启用双向注意力机制、掩蔽下一个词预测和无监督对比学习。经过微调,这个模型能够在文本嵌入、信息检索和句子相似性等自然语言处理应用中取得高效表现。
mPLUG-Owl - 模块化多模态大型语言模型
CVPR 2024GithubmPLUG-OwlmPLUG-Owl2多模态大语言模型开源项目模块化
mPLUG-Owl系列模型通过模块化强化其多模具集成,提升大型语言模型的功能。mPLUG-Owl2在CVPR 2024获得突出展示,而最新的mPLUG-Owl2.1则针对中文模式进行了优化,已在HuggingFace平台推出。
mMiniLMv2-L12-H384-distilled-from-XLMR-Large - 轻量级多语言自然语言处理模型
GithubHuggingfaceMicrosoftMiniLMv2多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
mMiniLMv2-L12-H384-distilled-from-XLMR-Large是一个基于Microsoft UniLM项目的多语言自然语言处理模型。该模型通过知识蒸馏技术从XLM-R大型模型中提取知识,在维持高性能的同时大幅缩小了模型体积。作为一个轻量级模型,它能够适应文本分类、问答系统和序列标注等多种NLP任务,尤其适合在计算资源有限的环境中使用。
CogVLM2 - 基于Llama3-8B的GPT4V级开源多模态模型
CogVLM2CogVLM2-VideoGithubMeta-Llama-3-8B-Instruct图像理解开源项目视频理解
CogVLM2是基于Meta-Llama-3-8B-Instruct的下一代模型系列,在多项基准测试中表现优异,支持中英文内容和高分辨率图像处理。该系列模型适用于图像理解、多轮对话和视频理解,特别适合需要处理长文本和高分辨率图像的场景。CogVLM2系列还支持8K内容长度,并在TextVQA和DocVQA等任务中显著提升表现。体验更先进的CogVLM2和CogVLM2-Video模型,迎接未来视觉智能挑战。
Llama-2-70B-Chat-GGUF - 支持文本生成与特殊符号的先进开源模型
GithubHuggingfaceLlama 2兼容性开源项目文本生成模型模型文件量化方法
Llama 2 70B Chat项目采用全新GGUF格式,取代已弃用的GGML格式,提升标记化与特殊符号支持功能。此项目由Meta Llama 2开发,兼容多种UI与库,支持多平台GPU加速应用,在文本生成与性能方面提供明显改善。GGUF格式还具备元数据支持,具备更强的扩展性,适用于复杂多变的应用场景。
gpt2-medium - OpenAI开发的中型GPT-2语言模型用于多样化文本生成
GPT-2GithubHuggingfaceOpenAITransformer开源项目模型自然语言处理语言模型
GPT-2 Medium是OpenAI开发的355M参数语言模型,基于transformer架构。该模型在大规模英文语料上预训练,可应用于文本生成、写作辅助和创意创作等领域。它展现出强大的语言理解和生成能力,但同时也存在潜在偏见和生成不实信息的风险。GPT-2 Medium主要面向研究人员和从业者,用于探索大型生成语言模型的特性和局限性。
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