internlm2-1_8b

18亿参数开源语言模型支持20万字超长上下文输入

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InternLM2-1.8B是一个18亿参数的开源语言模型，包含基础模型、对话模型和RLHF对齐版本。它支持20万字的上下文输入，在长文本理解、推理、数学和编程方面表现优异。该模型开放学术研究使用，并提供免费商业授权申请渠道。

DeepSeek-LLM - 多语言大模型展现卓越编码与数学能力

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DeepSeek LLM是一个包含67亿参数的先进语言模型,经过2万亿英文和中文token的训练。该模型在推理、编码、数学和中文理解等方面表现优异,超越多个同类模型。其67B Chat版本在编码和数学方面尤为出色,在HumanEval和GSM8K等基准测试中名列前茅。项目开源了7B和67B的base与chat版本,可用于学术和商业研究。

LLaMA-2-7B-32K - 基于Llama-2开发的32K长文本理解模型

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LLaMA-2-7B-32K是一个基于Llama-2开发的长文本语言模型，通过位置插值技术实现32K上下文长度。该模型采用预训练和指令微调策略，适用于多文档问答和长文本摘要等场景，支持API调用和本地部署。

glm-4-9b-chat - 多语言支持和长文本处理的开源预训练模型

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GLM-4-9B-Chat是一款开源预训练模型，支持26种语言和128K上下文长度。模型在语义、数学、推理等领域表现优异，具备多轮对话、网页浏览和代码执行等功能。评测显示，GLM-4-9B-Chat在多项任务中表现出色，尤其是长文本处理和多语言能力。该模型提供详细使用说明，适合研究者和开发者使用。

InternLM-Math - 开源双语数学推理大模型

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InternLM-Math是一个开源的双语数学推理大模型，在形式化和非形式化数学推理方面表现优异。它集成了数学问题求解、证明、验证和增强等功能。该模型在MiniF2F、MATH和GSM8K等基准测试中展现出领先性能，并支持使用Lean语言进行可验证的数学推理。InternLM-Math还可作为奖励模型和数学问题增强助手，为数学研究和应用提供有力支持。

FLM-2-52B-Instruct-2407 - 优化架构的开源大规模语言模型高效训练与多领域评估

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FLM-2-52B-Instruct-2407是一个开源大规模语言模型，采用创新微调方法和优化架构。该模型拥有52.85B参数，基于GPT风格的仅解码器架构，并进行多项性能优化。在AlignBench基准测试中，模型展现出优秀的中文理解和生成能力，尤其在基础语言能力和中文高级理解方面表现突出，某些领域甚至超越了更大规模的模型。

InternVL - 开源多模态模型包提供商业级性能

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InternVL项目，作为一个领先的开源多模态模型套件，提供可媲美商业模型GPT-4o的性能。该项目开放源代码，支持多语种和高效OCR功能，在多个benchmark中展现出顶尖性能。该平台包括多种模型，如InternVL2-Pro和Mini-InternVL系列，适用于从聊天机器人至复杂多模态文档理解的应用场景。完备的文档资料和快速启动指南为社区成员提供便捷的使用和优化体验。

mpt-7b - 高性能开源大语言模型

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MPT-7B是一个开源大语言模型,在1万亿英文文本和代码上预训练。其改进的Transformer架构支持高效训练和推理,可处理超长输入。模型采用ALiBi技术处理长序列,无需位置嵌入。MPT-7B支持商业使用,为开发者提供了适用于多种下游任务微调的强大基础模型。

chatglm2-6b - 性能升级的开源中英双语对话模型

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ChatGLM2-6B是ChatGLM-6B的升级版本，作为开源中英双语对话模型，它在性能、上下文长度和推理效率方面都有显著提升。经过1.4T标识符预训练，ChatGLM2-6B在多个数据集上表现优异，支持32K上下文长度，推理速度提高42%。此外，该模型采用更开放的协议，允许免费商业使用，为自然语言处理领域提供了强大的开源工具。

llama-7b - 70亿参数的开源大语言模型

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LLaMA-7b是一个拥有70亿参数的开源大型语言模型，采用非商业许可协议。该模型在文本生成、问答系统等多个自然语言处理任务中表现出色，提供强大的语言处理能力，但仅限非商业用途。用户需通过官方表单申请访问权限。此仓库为已获授权但遇到权重文件丢失或格式转换问题的用户提供支持。

Llama-2-70b-chat-hf - Meta开发的700亿参数对话型语言模型

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Llama-2-70b-chat-hf是Meta开发的大型语言模型,拥有700亿参数。该模型经过对话微调,适用于助手式聊天等场景,在多数基准测试中优于开源聊天模型。Llama 2系列采用优化的transformer架构,通过监督微调和人类反馈强化学习提升性能。模型支持英语商业和研究用途,可用于各种自然语言生成任务。

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