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DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-GGUF

DeepSeek推出的全新MoE模型,专注编码指令与代码补全

DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct是DeepSeek推出的编码指令专用MoE架构模型,通过6万亿高质量编码数据训练,以增强编程和数学推理能力,支持128k超长上下文。在多项基准测试中表现出色,可用于指令跟随和代码补全。要求使用LM Studio 0.2.25及更高版本,并需禁用Flash attention以正常运行。

speechless-code-mistral-7b-v1.0 - 全面支持多语言的代码生成与推理模型
GPTQGithubHuggingfacePythonSpeechlessCoder开源项目文本生成模型模型优化
该项目展示了一款专注于代码生成和推理的模型,具备提升推理和规划能力的特点。其多种量化选项支持8位以下的CPU+GPU推断,使其在多种编程语言上均表现不俗。模型经过微调,覆盖了201,981个样本的数据集,包括编码、推理和规划样本,支持Alpaca指令格式。在HumanEval基准测试中通过率达51.22%,适用于多种编程语言的验证,如Python、Java、C++等,为编程助手和代码验证提供支持。
aiXcoder-7B - 多语言代码生成模型 提高开发效率与代码质量
AI编程GithubaiXcoder-7B代码生成大语言模型开源项目模型训练
aiXcoder-7B是一个支持多种编程语言的代码生成模型。该模型在代码补全、理解和生成方面表现优异,经过1.2万亿唯一标记的训练,采用了针对实际代码生成场景的预训练任务和上下文信息设计。aiXcoder-7B提高了代码补全和生成的效率与准确性,未来还将优化测试用例生成和代码调试等功能,为开发者提供更全面的编程支持。
starcoder2-15b - 基于15B参数训练的多语言代码生成模型
GithubHuggingfaceStarCoder2人工智能代码生成模型开源项目模型深度学习编程语言
starcoder2-15b是NVIDIA开发的代码生成模型,支持600+种编程语言,采用GQA和FIM技术训练。模型具有16K token上下文窗口,基于4万亿以上的代码数据集训练。支持多种精度和量化部署方案,遵循BigCode OpenRAIL-M许可协议,具备代码溯源功能。
LLM2Vec-Sheared-LLaMA-mntp - 三步实现大模型高效文本编码
GithubHuggingfaceLLM2Vec句子相似度开源项目文本编码无监督对比学习模型自然语言处理
LLM2Vec项目通过简单的三步法,将仅解码的大型语言模型转换为有效的文本编码器。这三步包括启用双向注意力机制、掩蔽下一个词预测和无监督对比学习。经过微调,这个模型能够在文本嵌入、信息检索和句子相似性等自然语言处理应用中取得高效表现。
replit-code-1.5 - 支持30种编程语言的AI代码补全模型
GGUF格式GithubHuggingfaceReplit Code代码补全开源项目模型编程语言语言模型
Replit Code V-1.5 3B是一个3.3B参数的代码补全模型,支持30种主流编程语言。该模型在1万亿代码token上训练,采用32768 token的优化词汇表,上下文长度为4096 token。开发者可通过transformers库使用该模型,也可选用Triton实现的Flash Attention提升性能。作为AI辅助编码工具,它能够适应多种代码补全场景,提高编程效率。
replit-code-v1_5-3b - 代码补全的多编程语言支持模型
GithubHuggingfaceMosaicMLReplit Code v1.5transformers代码补全开源项目模型编程语言
Replit Code v1.5是具备3.3B参数的新型语言模型,专注于代码补全功能,支持30种编程语言,包括Java、Python和C++。在MosaicML平台上训练,利用特制的GPTNeoX分词器和优化词汇表处理1万亿代码代币。该模型适合商用及作为特定应用的基础模型模块。
starcoder2-7b-AWQ - AWQ量化的StarCoder2代码生成模型
GithubHuggingfaceStarCoder2代码生成开源项目机器学习模型模型深度学习程序开发
StarCoder2-7B-AWQ是经AWQ量化的大规模代码生成模型。它支持17种编程语言,采用分组查询注意力机制,具有16,384个token的上下文窗口。该模型在多项基准测试中表现优异,能生成高质量代码。量化后显著降低内存占用,便于部署应用。
Qwen2.5-14B-Instruct-GGUF - 提升语言生成能力支持多语言的14B指令微调模型
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持开源项目指令调整模型语言模型长上下文支持
Qwen2.5-14B-Instruct-GGUF 模型在编码、数学和多语言支持方面表现卓越,能够生成最高达8K tokens的长文本,并支持128K的上下文长度。该模型适用于聊天与角色扮演,优化的指令跟随和结构化输出,覆盖29种语言,多语言能力强劲。为用户提供良好的长文本生成与结构化数据处理体验。
Qwen2.5-Coder-1.5B - 提高代码生成和推理的新一代开源模型
GithubHuggingfaceQwen2.5-Codertransformers代码推理代码生成开源项目模型长上下文支持
Qwen2.5-Coder通过扩展训练数据集,提高了在代码生成、推理和修复方面的性能,支持最长128K标记的文本处理,适用于多种实际应用。
Qwen2-7B-Instruct-GGUF - 广泛基准测试中表现突出的大型语言模型
GithubHuggingfaceQwen2-7B-Instruct多语言开源项目推理能力模型模型优化预训练
Qwen2-7B-Instruct-GGUF是一款经过指导优化的开源大规模语言模型,在语言理解、生成和多语言支持等基准测试中表现优异,提供fp16及多种量化格式,兼容OpenAI API,并增强代码和数学推理功能。
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