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internlm2-base-7b

高效处理超长文本的多功能开源模型

InternLM2-Base-7B是一个适应性强的开源模型,支持处理长达20万字的文本,具备精确的信息检索能力,并在推理、数学、编程任务中表现优异。通过OpenCompass工具验证,其性能适合广泛应用,是研究人员和开发者的理想选择。

internlm2-chat-20b - 高效支持长文本的20B参数对话模型,具备卓越推理和数据分析能力
GithubHuggingfaceInternLM2-Chat-20B人工智能助手工具调用开源模型开源项目模型长上下文推理
InternLM2-Chat-20B是具备20B参数的先进对话模型,支持长达20万字长上下文,表现出优秀的推理与数据分析能力。模型在多个领域,如数学、代码、创作上显示出色,部分指标超越GPT-3.5,并在GSM8K和MATH测试中接近GPT-4的表现。它的工具调用能力增强,适应复杂任务,同时强调生成符合伦理的文本。
internlm2-chat-1_8b - 优化指令遵循与对话功能的开源对话模型
GithubHuggingfaceInternLM开源模型开源项目模型模型性能部署工具长文本支持
InternLM2-Chat-1.8B是一款经过精确调整的1.8亿参数开源对话模型,通过监督微调和在线RLHF优化,支持超长文本处理,适用于多种应用场景。其在推理、数学和编码任务中表现出色,依照Apache-2.0协议开源,商用需申请许可。
internlm2-chat-7b-sft - 提供超长上下文支持和多功能工具的对话模型
GithubHuggingfaceInternLM代码解释器工具调用开源开源项目模型模型性能
InternLM2-Chat-7B-SFT是一款对话模型,具备提升的推理、数学和代码能力,支持长达200K的上下文处理,能够进行代码解释和数据分析,经RLHF训练后可处理复杂任务,展现出可靠的工具使用能力。
internlm-xcomposer2d5-7b-4bit - 简化大型语言模型的文本与图像处理新纪元
4位量化模型GithubHuggingfaceInternLM-XComposer开源项目文本图像理解模型视频理解长上下文能力
InternLM-XComposer2.5在文本与图像理解领域展现非凡性能,其应用灵活性媲美GPT-4V,仅靠7B参数即可完成复杂任务。模型通过24K图文上下文训练与96K扩展能力,适用于大量输入输出任务。此外,项目提供了4-bit量化模型来有效降低内存消耗,并支持使用Transformers快速集成,涵盖从视频理解到多图对话的多种应用场景。
InternVL2-1B - 多模态大语言模型实现多图像和视频智能理解
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
InternVL2-1B是一款新型多模态大语言模型,结合了InternViT-300M-448px视觉模型和Qwen2-0.5B-Instruct语言模型。该模型在文档理解、图表分析和场景文字识别等任务中表现优异,能有效处理长文本、多图像和视频输入。InternVL2-1B在开源多模态模型中表现突出,部分能力可与商业模型比肩。通过采用8k上下文窗口训练,该模型大幅提升了处理长输入序列的能力。
InternVL2-8B - 多模态大语言模型在图像理解、视频分析和目标定位方面的全面能力
GithubHuggingfaceInternVL2多模态大语言模型开源项目指令微调推理性能模型视觉语言模型
InternVL2-8B是一个基于InternViT-300M-448px和internlm2_5-7b-chat的多模态大语言模型。该模型在文档理解、图表分析和场景文本识别等图像任务中表现优异,同时在视频理解和目标定位方面也展现出强大能力。支持8k上下文窗口,能够处理长文本、多图像和视频输入,在开源多模态模型中具有竞争力。
mpt-7b - 高性能开源大语言模型
GithubHuggingfaceMPT-7B大语言模型开源开源项目模型深度学习自然语言处理
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。
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。
InternVL2-40B - 强化跨模态大语言模型的能力
GithubHuggingfaceInternVL场景文本理解多模态开源项目模型视觉理解计算机视觉
InternVL 2.0 通过融合多模态大语言模型,在文件和图表理解、信息图问答、场景文本理解和OCR任务等方面表现出色。它能够利用长文本、多图片和视频进行训练,提升对多种输入的处理效率,并提供1亿到108亿参数的多种模型可选择,与商业模型相当。在多项基准测试中,InternVL 2.0 展示了其卓越的综合理解能力。
GritLM-7B - 开源大语言模型在文本生成和分类任务中展现突出表现
GithubGritLM-7BHuggingfaceMTEB开源项目机器学习模型模型评估自然语言处理
GritLM-7B在文本分类、检索和聚类等多项任务中表现优秀。实测数据显示,模型在AmazonPolarity分类任务达到96.52%准确率,Banking77分类达到88.47%准确率。此外,模型还集成了文本相似度计算、排序和聚类分析等功能,可应用于多样化的自然语言处理场景。
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