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X-ALMA-13B-Pretrain

支持50种语言的模块化翻译架构

X-ALMA扩展支持50种语言,采用模块化架构进行多语言翻译,并通过合并模型、基础模型与语言特定模块或全语言模块的加载方式,应对不同应用场景。其增强的语言适应性在多语言问答中表现出色。

llama3-chinese - 基于Meta-Llama-3-8B的中英双语大语言模型
GithubLlama3-Chinese人工智能大语言模型开源项目自然语言处理
Llama3-Chinese是基于Meta-Llama-3-8B训练的中英双语大语言模型。该项目使用高质量多语言数据和先进训练方法,提升了模型的对话能力。项目提供完整的模型使用指南,包括下载、合并、推理和部署,并配有Web和CLI演示,方便研究者和开发者使用。
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
GithubHuggingfaceLlama 2人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理预训练模型
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。
unilm - Unilm项目实现跨任务、语言和模态的大规模自监督预训练
Foundation ModelsGithubLarge-scaleMulti-modalTorchScale开源项目预训练
Unilm项目跨越100多种语言及包括语言、视觉、语音及其交互的多种模态,专注于基础模型和普适AI的研究。该项目已开发多种新型架构如DeepNet、Magneto,并通过稳定高效的训练方法增强模型的通用性和能力。此外,项目已发布关键技术如E5、BEiT-3,涵盖自然语言处理、机器翻译、文档AI及多模态AI等领域,为AI技术的前沿发展和实际应用做出了显著进展。
alpa - 一个用于训练和服务大规模神经网络的系统
AlpaGithubXLA开源项目深度学习神经网络训练自动并行化
Alpa系统旨在简化大规模神经网络的训练与服务,能够将用户的单设备代码自动并行化到分布式集群。其主要特点包括自动并行化、卓越性能以及与现有机器学习生态系统的紧密集成。虽然目前不再积极维护,Alpa的核心算法已并入XLA并继续得到支持。通过Alpa,用户可以实现数据并行、操作并行和流水线并行,从而在线性扩展分布式集群上训练数十亿参数的模型。
Yi - Yi系列打造领先的开源双语大语言模型
01.AIGithubYi双语大语言模型开源开源项目
Yi项目旨在开发新一代开源双语大语言模型。基于3T多语言语料训练,Yi系列模型在语言理解、常识推理和阅读理解等方面表现优异。Yi-34B-Chat模型在AlpacaEval排行榜上位居第二,仅次于GPT-4 Turbo。Yi基于Transformer和Llama架构,通过独特的训练数据、流程和基础设施实现了卓越性能。
llama3 - Llama 3开源大语言模型 推动AI创新与责任发展
GithubLlama 3Meta人工智能大语言模型开源开源项目
Meta推出Llama 3系列大语言模型,参数规模从8B到70B不等,包含预训练和指令微调版本。该系列面向广泛用户群体开放,旨在推动负责任的AI创新。Llama 3具备8192个token的序列处理能力,并提供便捷的加载和推理代码。模型权重和分词器可通过官方网站或Hugging Face平台获取。
Baichuan-13B - 包含130亿参数和出色Benchmark性能的大规模开源语言模型
Baichuan-13BGithub对齐模型开源模型开源项目百川智能量化版本
Baichuan-13B是一个包含130亿参数的开源模型,支持中英双语,并在多项Benchmark测试中表现优异。它具有更大的参数量和数据规模,更高效的推理能力,且完全免费商业使用。通过简单的代码即可部署,量化版本大大降低了部署门槛,广泛适用于学术研究和商业应用。
xllm - 便捷微调大语言模型,集成最新优化技术
GithubX—LLM大语言模型开源项目模型训练训练优化集成开发
X—LLM是一个便捷的微调大语言模型工具,集成了诸如QLoRA、DeepSpeed、GPTQ、Flash Attention 2和FSDP等最新优化方法,显著提升训练效率。用户可以专注于模型和数据的优化,而不需要繁琐的代码编写。该工具支持多种Transformer模型,并可无缝对接HuggingFace Hub,适用于生产环境和快速原型设计,有助于用户更好地掌控模型训练进度并降低开销。
Taiwan-LLM - 专为繁体中文与英语环境设计的高性能语言模型,具有70亿参数规模
GithubLlama-3-Taiwan-70BNLP基准NVIDIA传统中文开源项目聊天机器人
Llama-3-Taiwan-70B是专为繁体中文与英语环境设计的高性能语言模型,具有70亿参数规模,涵盖多个行业领域。该模型透过NVIDIA NeMo技术优化,已完成在台北一号的NVIDIA DGX H100系统上的训练,获多个企业支持。
LLaMA-Pro - 具有块扩展的渐进式 LLaMA
GPT模型GithubLLaMA ProMetaMath开源项目深度学习自然语言处理
LLaMA-Pro项目通过模块扩展实现渐进式改进,显著提升算法性能。开源代码和模型包括LLaMA-Pro-8B和Mistral-Pro-8B-v0.1,后者在多个基准测试中表现优异,尤其在代码与数学能力方面超越主流型号。项目还提供了本地执行方法和训练代码。在ACL 2024大会上,项目论文已被接收,展示出其学术和实用价值。同时,LLaMA-Pro项目提供评估工具和预训练样例,支持开发者高效开发。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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