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BayLing

跨语言对齐与指令遵循的多语言大模型

BayLing是一个开源的多语言大规模语言模型,专注于跨语言对齐和指令遵循。该模型在英汉双语生成、指令执行和多轮交互方面表现优异,可在16GB显存的消费级GPU上运行。BayLing支持翻译、写作、创作和建议等多种任务,为用户提供多语言智能辅助。

babilong - BABILong基准测试长文本处理能力 评估大语言模型极限
BABILongGithub开源项目推理能力数据集语言模型评估长文本处理
BABILong是一个用于评估自然语言处理模型长文本处理能力的基准测试。它将bAbI数据集的任务句子隐藏在PG19背景文本中,生成长达数百万标记的测试样本。该基准包含20个推理任务,涉及事实链接、归纳、演绎和计数等多个方面。BABILong为评估和改进大语言模型的长文本处理能力提供了有效工具,同时也对现有长文本模型提出了挑战。
TowerBase-7B-v0.1 - 增强翻译及多语种任务的多语言模型性能
GithubHuggingfaceTowerBase-7BUnbabel多语言开源项目文本生成模型翻译模型
TowerBase-7B-v0.1是一个多语言模型,通过继续在Llama 2的基础上对20亿条多语种数据进行预训练,在10种主要语言中表现出色。非常适合用于翻译和相关应用任务,在AI2 Reasoning Challenge和HellaSwag等测试中展现出优异的归一化准确率。该模型支持快速无监督调优,为相应语言的研究提供支持。技术报告将提供详细信息。
AlignLLMHumanSurvey - 更好的理解和对齐大型语言模型与人类需求的方法综述
GithubLarge Language ModelsNLP培训方法开源项目数据收集模型评估
本综述探讨了大型语言模型(LLMs)与人类需求对齐的研究进展,包括数据收集、训练方法和模型评估。文章展示了如何改进LLMs在理解人类指令、避免偏见和减少虚假信息方面的表现,并为研究人员和从业者提供了有价值的参考,助力LLMs更好地满足人类任务和期望。
YAYI - 多任务中文预训练模型,增强对话和分析功能
Github人工智能多轮对话开源开源项目指令微调雅意大模型
雅意大模型通过深度微调媒体宣传、舆情分析、公共安全等领域数据,提升了中文对话和领域分析能力。开源项目促进了中文预训练大模型社区的发展,支持全参数和LoRA微调,提供多轮对话和插件功能。基于高质量数据集训练,适用于中文多领域任务,具备优异的自然语言处理性能,持续优化安全性和拒识能力。
ChatGLM2-6B - 基于GLM技术开发的中英双语对话模型
ChatGLM2-6BGithub开源项目性能提升推理速度显存占用模型开源
ChatGLM2-6B,基于GLM技术开发的中英双语对话模型,1.4T中英数据预训练后展现出改善的多语言处理效果,支持长达32K的上下文长度,新技术支持更快的推理速度和更好的对话体验。适用于学术研究和商业应用,如聊天机器人和客服AI,提供技术支持与灵活部署方案。
LLaMa2lang - 优化LLaMa3-8B模型性能,支持多语言微调和翻译
GPUGithubLLaMa3RAG开源项目翻译语言微调
LLaMa2lang提供便捷脚本,微调LLaMa3-8B模型以适应不同语言。结合RAG和翻译模型,将数据集OASST1翻译为目标语言,进行数据集成和细调,并支持推理。支持DPO和ORPO等优化方法,进一步提升模型回答质量,兼容多个基础模型与翻译架构。
Yi-6B - 开源双语大型语言模型的性能和应用
GithubHuggingfaceYi series人工智能大语言模型开源开源项目机器学习模型
Yi系列模型是01.AI从头自主训练的开源大型语言模型,支持双语,适用于语言理解、常识推理和阅读理解。Yi-34B-Chat在多项评估中表现出色,仅次于GPT-4 Turbo,而Yi-34B在开源模型中名列前茅。该系列模型采用Transformer架构,结合高质量训练数据集和高效管道,适合广泛的个人、学术和商业用途,支持在多个平台试用。
Chinese-LLaMA-Alpaca - 中文NLP开源模型,深化语义理解与执行技术
Github中文Alpaca中文LLaMA大模型开源开源项目指令精调
Chinese-LLaMA-Alpaca-3项目致力于提升中文NLP的处理效率和效果,通过扩展中文词表并使用中文数据进行二次预训练,大幅增强了中文文本的编解码能力。该项目提供了完善的模型下载、部署和训练指导,支持多种生态系统和快速本地部署,适合高质量文本生成和多轮对话任务。同时,通过开源和社区合作,推动开源大模型技术研究及应用。
aya-expanse-8b - Aya Expanse 8B开源多语言模型研究成果
Aya ExpanseGithubHuggingfaceTransformer架构多语言能力大规模语言模型开源项目模型非商业用途
Aya Expanse 8B是由Cohere For AI开发的多语言大语言模型,注重数据套利、多语言偏好训练、安全调优和模型合并等研究领域。它支持23种语言,具有8亿参数的先进架构。用户可以使用Cohere Playground或Hugging Face进行互动探索。该模型在CC-BY-NC许可证下发布,仅限非商业用途。了解更多信息,请访问相关博客和评估数据集。
InternVL2-2B - 多模态大语言模型支持多语言及多媒体理解
GithubHuggingfaceInternVL2人工智能多模态大语言模型开源项目模型自然语言处理计算机视觉
InternVL2-2B是一个开源的多模态大语言模型,参数量为2.2B。该模型在文档理解、图表分析和场景文本识别等任务中表现优异,性能接近商业闭源模型。InternVL2-2B支持8K上下文窗口,可处理长文本、多图像和视频输入,大幅提升了多模态理解能力。作为一款出色的开源模型,InternVL2-2B为多模态人工智能研究和应用提供了新的可能性。
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