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h2o-danube3-500m-base

500M参数的大规模语言模型,支持离线文本生成

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。

Llama-2-13b-hf - Meta开源的130亿参数语言模型 适用于多种NLP任务
GithubHuggingfaceLlama 2人工智能元宇宙大语言模型开源项目模型自然语言处理
Llama-2-13b-hf是Meta开发的大规模语言模型,拥有130亿参数。该模型在2万亿tokens的公开数据上预训练,采用优化的Transformer架构。它支持对话、问答、文本生成等多种NLP任务。与Llama 1相比,Llama 2在代码、常识推理、世界知识等基准测试中表现更佳。此模型开源可用于商业和研究,为AI应用开发奠定了基础。
v3_1_pt_ep1_sft_5_based_on_llama3_1_8b_final_data_20241019 - 探索先进的自然语言处理开源模型及其实际应用
GithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型卡环境影响训练细节语言模型
了解先进自然语言处理开源模型的信息,包括用途、评估方法及风险提示。虽然详细信息未完全披露,但以上内容可为开发和应用提供重要参考。
Mistral-7B-v0.1 - 超越Llama 2的开源大语言模型
GithubHuggingfaceMistral-7B大语言模型开源项目文本生成模型深度学习自然语言处理
Mistral-7B-v0.1是一个开源的大型语言模型,拥有70亿参数,性能超越Llama 2 13B。该模型采用分组查询注意力、滑动窗口注意力等创新技术,是一个强大的预训练基础模型。需注意,模型尚未包含内容审核机制,使用时需搭配Transformers 4.34.0或更高版本。
Llama-3.1-8B - Meta推出的多语言大型语言模型 支持128K超长上下文
GithubHuggingfaceLlama 3.1Meta人工智能多语言大语言模型开源项目模型
Llama-3.1-8B是Meta公司推出的多语言大型语言模型,采用优化的Transformer架构,支持128K超长上下文。该模型在8种语言中进行预训练和指令微调,在通用对话和多语言任务上表现优异。Llama-3.1-8B适用于助手式聊天、自然语言生成等商业和研究场景,并提供自定义商业许可证。用户在遵守使用政策的前提下可广泛应用该模型。
h2o-llmstudio - 轻松微调大型语言模型的无代码图形界面
GithubH2O LLM StudioLLM微调Nvidia GPU图形用户界面开源项目无代码界面
H2O LLM Studio 提供无代码图形界面,轻松微调大型语言模型。支持多种超参数调整,包括LoRA和8位模型训练技术,甚至还可使用强化学习。用户可以可视化跟踪模型性能,并与模型互动获取即时反馈。支持将模型导出至 Hugging Face Hub,方便与社区分享。
gpt2-large - OpenAI开发的大规模语言模型,具有强大的文本生成能力
GPT-2GithubHuggingfaceOpenAItransformer开源项目模型自然语言处理语言模型
GPT-2 Large是OpenAI开发的大型语言模型,拥有7.74亿参数。基于Transformer架构,该模型在大规模英文语料上进行预训练,可用于文本生成、写作辅助等多种自然语言处理任务。GPT-2 Large展现出强大的语言理解和生成能力,但也存在一些偏见和局限性。研究人员可利用它探索大规模语言模型的行为、能力和约束,为自然语言处理领域提供重要研究工具。
optimized-gpt2-500m - GPT-2语言模型的优化版本 用于多种自然语言处理任务
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型模型卡片自然语言处理
optimized-gpt2-500m是一个经过优化的GPT-2语言模型,参数量为5亿。该模型在保持GPT-2语言理解和生成能力的同时,提高了推理速度和资源利用效率。它可用于文本生成、对话系统、问答等多种自然语言处理任务,为开发者和研究人员提供了一个高效的预训练语言模型选择。
Llama-3.2-1B - Meta推出多语言大规模语言模型 支持多种商业和研究场景
GithubHuggingfaceLlama 3.2人工智能多语言大语言模型开源项目模型自然语言处理
Llama-3.2-1B是Meta开发的多语言大规模语言模型,支持8种语言。采用优化的Transformer架构,经9T token训练,具128K上下文长度。适用于对话、检索、摘要等任务,性能优于多数开源和闭源模型。支持商业和研究用途,可开发AI助手、写作工具等。提供原始和量化版本,适应不同计算资源需求。该模型在多语言处理和应用灵活性方面表现出色。
SmolLM-1.7B - 小型化设计与处理能力兼备的语言模型,适用于多个应用场景
Cosmo-CorpusGithubHuggingfaceSmolLMTransformer开源项目模型生成模型语言模型
SmolLM系列语言模型基于Cosmo-Corpus高质量数据集开发,提供135M、360M和1.7B参数选项,表现出色的常识推理和广泛知识评估能力。模型通过多类型内容数据集训练,支持8位和bfloat16位精度,可在CPU和多GPU环境中运行。需注意,内容生成的准确性和一致性可能受限,仅供辅助使用。可通过HuggingFace平台便捷部署。
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。
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