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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。

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-Llama-2-7b - 开源且可商用的中文Llama2模型,兼容中英文SFT数据集与llama-2-chat格式
Chinese Llama 2 7BGithubHuggingFaceLlama2开源项目模型开源量化模型
项目提供开源且商用的中文Llama2模型及中英文SFT数据集,兼容llama-2-chat格式并支持优化。项目包含在线演示、多模态模型、Docker部署和API接口,支持多种硬件配置,用户可快速下载与测试。
gpt2 - 预训练语言模型与自然语言生成技术
GPT-2GithubHuggingface开源项目文本生成机器学习模型自然语言处理预训练模型
这是一个由OpenAI开发的大规模预训练语言模型,基于Transformer架构,通过自监督学习方式在英文语料上训练。模型核心功能是预测文本序列中的下一个词,可用于文本生成及其他自然语言处理任务。支持ONNX部署,便于开发者进行实际应用开发和模型微调。
Mono-InternVL-2B - 原生多模态大语言模型融合视觉与文本能力
GithubHuggingfaceInternLM2原生模型多模态大语言模型开源项目模型视觉识别语言模型
Mono-InternVL是一个融合视觉编码和文本解码的原生多模态大语言模型。它通过专家混合机制和内生视觉预训练方法优化视觉理解能力,同时保持强大的语言能力。该模型基于InternLM2构建,拥有1.8B激活参数,在多项视觉语言基准测试中表现优异,并将首个token的延迟降低67%,大幅提升了部署效率。
xlm-roberta-large - 大规模多语言预训练模型
GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型
XLM-RoBERTa是一个在2.5TB多语言数据上预训练的大型语言模型,覆盖100种语言。该模型采用掩码语言建模技术,能够生成双向文本表示。XLM-RoBERTa主要应用于序列分类、标记分类和问答等下游任务的微调。凭借其在多语言和跨语言任务中的出色表现,XLM-RoBERTa为自然语言处理领域提供了坚实的基础。
LLM2LLM - 探索迭代数据增强提升语言模型性能
GSM8KGithubLLM2LLM大语言模型开源项目数据增强迭代学习
LLM2LLM项目提出了一种迭代数据增强方法,旨在提升大型语言模型的性能。该方法通过数据生成和筛选,创建高质量训练数据,逐步改进模型能力。研究团队在GSM8K等数据集上的实验证实了方法的有效性。项目已开源代码并提供复现指南,为相关研究和开发工作提供了参考资源。
olm-roberta-base-dec-2022 - OLM项目的更新模型,增强了语言任务表现
BERTGithubHuggingfaceOLM RoBERTa开源项目数据集模型评估结果语言模型
OLM项目的OLM RoBERTa/BERT模型于2022年12月更新,提升了在标准基准测试中的表现。该模型利用清理后的Common Crawl和Wikipedia数据集进行训练,适用于掩码语言建模和序列分类等任务,并在GLUE任务中表现出色,提供了详细的使用示例。
llm-resource - 大模型资源汇总及实用技术详解
ChatGPTGPT-2GithubLLMMOETransformer开源项目
LLM百宝箱是大模型相关资源的综合汇总,包括算法、训练、推理、数据工程、压缩和测评等方面。用户可以通过目录和链接快速找到相关内容,如Transformer和GPT模型的原理和源码解析,以及混合专家模型(MoE)等前沿技术。此外,还提供了LLM微调、对齐和推理优化的实现方案和技巧,帮助开发者和研究者深入掌握并应用大模型技术。
xlm-roberta-xl - 基于2.5TB数据训练的100语种自然语言处理模型
GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa-XL多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型
XLM-RoBERTa-XL是基于2.5TB CommonCrawl数据训练的大规模多语言模型,支持100种语言的自然语言处理。该模型采用掩码语言建模进行自监督学习,适用于序列分类、标记分类和问答等需要理解整句上下文的任务。XLM-RoBERTa-XL为多语言NLP研究和应用提供了强大的基础,但不适合文本生成类任务。
MiniCPM-Llama3-V-2_5 - 手机端多模态大语言模型突破性进展:8B参数达GPT-4V水平
GithubHuggingfaceMiniCPM-Llama3-VOCR能力多模态大语言模型多语言支持开源项目模型边缘设备部署
MiniCPM-Llama3-V-2_5是一款创新型多模态大语言模型,仅使用8B参数即达到GPT-4V级性能。该模型具备出色的OCR能力、可靠的行为表现和广泛的多语言支持,可高效部署于手机等边缘设备。支持30多种语言,并提供多种灵活部署方式,如llama.cpp、GGUF格式和LoRA微调。MiniCPM-Llama3-V-2_5标志着端侧多模态大语言模型的重要进展。
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