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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。

Meta-Llama-3-70B - Meta发布Llama 3开源大语言模型系列
GithubHuggingfaceLlama 3Meta人工智能大型语言模型开源项目模型自然语言处理
Meta推出Llama 3大语言模型系列,包含8B和70B参数规模的预训练和指令微调版本。模型在对话任务中表现出色,性能超越多个现有开源聊天模型。Llama 3采用优化的Transformer架构,使用公开在线数据训练,注重提升模型的实用性和安全性。该模型适用于英语商业和研究用途,Meta提供了使用说明、评估结果及负责任的AI开发实践指南。
xglm-564M - 提升跨语言AI技术的多语言自回归语言模型
GithubHuggingfaceXGLM-564M参数多语言少样本学习开源项目模型语言模型
XGLM-564M是一个多语言自回归语言模型,具有5.64亿参数,在30种语言的平衡语料库上训练,涉及5000亿子标记。该模型适用于跨语言少样本学习,支持多语言自然语言处理,并在COPA任务上实现零样本评估。有兴趣的用户可查看model card以获取更多使用信息。
OLMo-1B-hf - 结合开放性与多功能性提升语言模型科学
Dolma数据集GithubHuggingfaceOLMoTransformer开放语言模型开源项目模型语言模型
OLMo是一个由Allen Institute for AI开发的开源语言模型,支持Hugging Face Transformers格式和Dolma数据集,具有自回归Transformer架构,适合多种语言处理任务,涵盖完整训练代码和检查点。
internlm2-20b - 提供深度适应性和超长文本理解能力的20B语言模型
GithubHuggingfaceInternLM对话模型开源项目性能评测模型模型开源评测工具
InternLM2-20B是一款支持20万字符上下文的语言模型,其在推理、数学和编程领域的表现突出。模型分为基础和对话优化版本,可以满足多样的语言处理需求。通过OpenCompass评测,其展示了卓越的综合性能,适合复杂的研究和商业应用。
Llama-2-7b-chat-hf - Meta开发的70亿参数对话语言模型
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-2-7b-chat-hf是Meta开发的大型语言模型,专为对话场景优化。该模型拥有70亿参数,采用优化的Transformer架构,通过监督微调和人类反馈强化学习提高了效果。它适用于助手式聊天等自然语言生成任务,在多项基准测试中表现出色,有用性和安全性可与部分闭源模型相媲美。
MicroLlama - 预算内的大规模语言模型构建:300M Llama模型的探索
GithubHuggingfaceMicroLlamahuggingface开源开源项目文本生成模型语言模型
该项目在有限预算内,通过全面开源的方法构建了一个300M Llama语言模型。尽管性能不及更大型的模型,但以不到500美元的投入,在多数据集上表现出色,并在与类似参数的BERT模型比较时展现优势。项目使用Vast.ai的计算资源和AWS S3存储,对TinyLlama模型进行了调整,重点优化Slimpajama数据集。这一项目展示了低成本大规模模型开发的潜力,并为细化应用如轻量级聊天机器人提供了坚实基础。
cogvlm2-llama3-chat-19B-int4 - 不同场景应用的高性能多语言文本生成模型
CogVLM2GPU内存需求GithubHuggingface中英文支持图像分辨率基准测试开源项目模型
CogVLM2是一种先进的多语言文本生成模型,在多项基准测试中表现优异,如TextVQA和DocVQA。支持高达8K的文本长度和1344x1344的图像分辨率,并能在ZhipuAI开放平台上进行体验。该模型拥有高效的设计,占用较低的GPU内存,需在Linux系统下的Nvidia显卡上运行,适用于多语言环境中的各种场景。
t5-3b - 统一多语言自然语言处理任务的创新模型
GithubHuggingfaceT5-3B多任务学习开源项目文本到文本转换模型自然语言处理预训练模型
T5-3B是一个拥有30亿参数的多语言自然语言处理模型。它采用创新的文本到文本框架,统一处理机器翻译、文档摘要、问答和分类等多种NLP任务。该模型在C4语料库上预训练,并在24个任务中进行评估,展现出优秀的多语言和多任务处理能力。T5-3B为NLP领域的迁移学习研究提供了新的思路和可能性。
Llama-2-13b-chat-hf - Meta开发的130亿参数大语言模型支持多种自然语言处理任务
GithubHuggingfaceLlama 2人工智能大语言模型对话系统开源项目模型模型训练
Llama-2-13b-chat-hf是Meta开发的大规模语言模型,拥有130亿参数。该模型经过对话任务微调,在多项基准测试中表现优异,支持文本生成、问答等自然语言处理任务。Llama-2采用公开数据集训练,不含Meta用户数据,提供商业许可。此Hugging Face版本便于研究和开发使用。
internlm2-chat-7b - 70亿参数大模型实现20万字超长文本理解及多场景智能对话
GithubHuggingfaceInternLM2人工智能代码解释器大语言模型开源项目模型超长上下文
InternLM2-chat-7b作为书生·浦语第二代大模型的70亿参数版本,搭载20万字超长上下文理解技术,在复杂推理、数学运算、代码编程等核心任务上性能卓越。模型集成代码解释器和数据分析工具,通过增强型工具调用机制高效完成多步骤任务。在MMLU、AGIEval等主流评测基准上展现出同级别最优性能。该开源项目面向学术研究完全开放,同时提供免费商业授权渠道。
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