h2o-danube3-500m-base

500M参数的大规模语言模型，支持离线文本生成

大语言模型 Huggingface 转化器 Github 开源项目模型 GPT 模型架构 H2O.ai

由H2O.ai推出的h2o-danube3-500m模型，是一个大规模语言模型，采用Llama 2架构调整及500M参数设计。模型支持原生离线运行，尤其适用于手机设备，并集成Mistral分词器，拥有32,000词汇量及8,192长度的上下文生成能力。在支持transformers库的环境中，模型可在GPU设备上有效运行，并且支持量化和多GPU分片处理。重要提醒用户在使用模型生成的内容时保持审慎态度并自行承担责任。

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h2o-danube3-4b-base - 高效大语言模型支持离线运行

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h2o-danube3-4b-chat - H2O.ai推出支持离线运行的4亿参数聊天模型

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h2o-danube3-4b-chat是由H2O.ai推出的4亿参数聊天模型，采用Llama 2架构，并经过H2O LLM Studio微调。该模型支持在手机设备上离线运行，使用Mistral tokenizer，支持32,000词汇量和8,192上下文长度。其在🤗 Open LLM Leaderboard上的表现具竞争力，并支持量化和多GPU分片，便于加载与使用。

h2o-danube2-1.8b-chat - 1.8B参数的聊天模型，提升自然语言生成效果

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OLMo-7B-0724-hf - OLMo开放式语言模型促进语言处理技术进步

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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。

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

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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。

Llama-2-70b-hf - Meta开发的70亿参数开源大语言模型支持多样化自然语言处理任务

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Llama-2-70b-hf是Meta开发的70亿参数大语言模型,基于优化的Transformer架构,支持4k上下文长度。模型在2万亿token公开数据上预训练,通过监督微调和人类反馈强化学习实现对话能力。在多项基准测试中表现优异,适用于对话、问答、推理等自然语言处理任务。作为开源发布的基础模型,为学术研究和商业应用提供了有力支持。

stablelm-3b-4e1t - StableLM开源语言模型在1万亿token数据上训练达到30亿参数规模

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StableLM-3B-4E1T是一个开源语言模型，通过在Falcon RefinedWeb和RedPajama-Data等数据集上训练4轮获得，总计处理1万亿tokens数据。模型采用LayerNorm归一化和Rotary位置编码技术，支持Flash Attention 2优化。在HellaSwag和Winogrande任务评测中分别达到75.94%和71.19%的准确率，展现出良好的语言理解能力。

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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。

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