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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。

e5-base-v2 - 多任务训练的自然语言处理模型
GithubHuggingfaceMTEBSentence Transformers开源项目机器学习模型模型评估自然语言处理
e5-base-v2是一个经过多任务训练的语言模型,主要用于句子相似度计算和文本分类。该模型在MTEB基准测试中展现出优秀性能,涵盖亚马逊评论分类、问答检索和文本聚类等多个领域。e5-base-v2可应用于信息检索、文本匹配和语义搜索等多种自然语言处理场景。
dclm - 大型语言模型训练与评估的开源综合框架
DataComp-LMGithub大语言模型开源项目数据处理模型训练评估
DataComp-LM是一个开源的大型语言模型训练和评估框架。它提供了超过300T的CommonCrawl标准语料库、基于open_lm的预训练方案和50多项评估指标。研究人员可利用该框架在411M至7B参数规模下进行数据集构建实验。通过数据集优化,DataComp-LM已显著提升了模型性能,创建了多个跨规模表现优异的高质量数据集。
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。
Chinese-Llama-2-7b - 开源且可商用的中文Llama2模型,兼容中英文SFT数据集与llama-2-chat格式
Chinese Llama 2 7BGithubHuggingFaceLlama2开源项目模型开源量化模型
项目提供开源且商用的中文Llama2模型及中英文SFT数据集,兼容llama-2-chat格式并支持优化。项目包含在线演示、多模态模型、Docker部署和API接口,支持多种硬件配置,用户可快速下载与测试。
Mistral-7B-v0.1 - 超越Llama 2的开源大语言模型
GithubHuggingfaceMistral-7B大语言模型开源项目文本生成模型深度学习自然语言处理
Mistral-7B-v0.1是一个开源的大型语言模型,拥有70亿参数,性能超越Llama 2 13B。该模型采用分组查询注意力、滑动窗口注意力等创新技术,是一个强大的预训练基础模型。需注意,模型尚未包含内容审核机制,使用时需搭配Transformers 4.34.0或更高版本。
LongMem - 为语言模型赋予长期记忆能力
GithubLongMem开源项目评估语言模型长期记忆预训练
LongMem项目通过创新的长期记忆机制提升了语言模型的性能。该项目实现了记忆库、检索机制和联合注意力等核心技术,使模型在内容学习任务中表现优异。项目开源了完整代码,包括环境配置、模型结构和评估方法,为研究者提供了便利的复现和探索工具。LongMem为自然语言处理领域开辟了新的研究方向。
LongBench - 双语长文本理解多任务评估
GithubLongBench多语言大模型开源项目评估长文本理解
LongBench首次为大语言模型的长文本理解能力提供双语、多任务的全面评估基准。它覆盖中文和英文,包含六大类共21种任务,适用于单文档QA、多文档QA、摘要提取、少样本学习、合成任务和代码补全等场景。该项目提供自动化评估方法以降低成本,并涵盖平均长度为5k至15k的测试数据。同时,LongBench-E测试集通过统一采样,分析模型在不同输入长度的性能表现。
LLMBox - 全面的大型语言模型训练与评估框架
GithubLLMBox大语言模型开源项目模型评估训练管道高效推理
LLMBox是一个综合性大型语言模型(LLM)库,集成了统一的训练流程和全面的模型评估功能。该框架旨在提供LLM训练和应用的完整解决方案,其设计注重实用性,在训练和使用过程中体现出高度的灵活性和效率。LLMBox支持多样化的训练策略和数据集,提供丰富的评估方法,并具备高效的推理和量化能力,为LLM的研究和开发提供了强大支持。
OLMo - 开源语言模型加速科学研究
GithubOLMo人工智能开源语言模型开源项目机器学习自然语言处理
OLMo是一个开源语言模型项目,提供多种规模的先进模型,如1B、7B和7B Twin 2T,全部基于Dolma数据集训练。该项目支持模型训练、微调和推理,提供详细配置和检查点以确保研究可重现。OLMo还包含数据检查和评估工具,为语言模型研究提供全面支持,旨在加速这一领域的科学进展。
InternLM-Math - 开源双语数学推理大模型
GithubInternLM-Math人工智能大语言模型开源模型开源项目数学推理
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。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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