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GODEL-v1_1-large-seq2seq

提升对话任务表现的大规模预训练模型

GODEL是为目标导向对话设计的预训练模型,使用基于Transformer的编码器-解码器架构,能从外部文本中生成响应。该模型在需要外部信息支持的对话任务中表现出色。v1.1版本在551M条Reddit多轮对话及5M条指令和知识对话上训练,能通过少量特定对话高效微调,适合需要情感共鸣或基于知识生成安全响应的情境。

openai-gpt - 开创性语言模型推动自然语言处理发展
GPTGithubHuggingfaceOpenAI开源项目模型自然语言处理语言模型预训练
OpenAI GPT是基于Transformer架构的开创性语言模型,采用无监督预训练方法。它在文本推理、语义相似度和阅读理解等多项自然语言处理任务中表现优异,为后续GPT系列奠定了基础。该模型使用12层Transformer结构,在BooksCorpus数据集上进行预训练。尽管存在一些限制,OpenAI GPT仍是自然语言处理领域的重要里程碑。
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。
generative-qa-model - 简述AI问答模型的生成式技术
GithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型卡模型说明环境影响训练细节
该生成式问答模型基于transformers库,提供开发背景、用途、训练方案及评价标准的信息,帮助了解使用方法并识别潜在风险和局限性。
DarkIdol-Llama-3.1-8B-Instruct-1.2-Uncensored - 多语言大规模生成模型,专注角色扮演对话
GithubHuggingfaceLlama 3.1Meta多语言支持大语言模型开源项目模型训练数据
该项目提供多语言对话生成,模型规模从8B到405B,特别适合角色扮演场景。基于优化的Transformer架构,并结合强化学习技术,适用于商业和研究用途,遵循Llama 3.1 Community License开放授权。
blenderbot-400M-distill - 基于深度学习的高性能开放域聊天机器人
GithubHuggingfaceconvAI人工评估大规模神经网络模型对话系统开放域聊天机器人开源项目模型
blenderbot-400M-distill项目开发了一种先进的开放域聊天机器人。该模型基于4亿参数的神经网络,通过精心设计的训练策略,掌握了提供话题、倾听、问答、展示知识等多项对话技能。人工评估结果表明,这一模型在多轮对话的吸引力和人性化方面表现优异。项目在Apache 2.0许可下开源了模型和代码,为研究者和开发者提供了宝贵资源,同时也客观分析了当前技术的局限性,为未来研究指明了方向。
llama-3-2-1b-sft - 超大规模对话数据集的精细调优AI模型
GithubHuggingfacellama-3-2-1b-sft开源项目微调模型训练数据集超参数超大规模语言模型
该项目将NousResearch的Llama-3.2-1B模型进行精细调优,使用HuggingFaceH4/ultrachat_200k数据集以提高对话处理性能。在多GPU分布式训练中,使用Adam优化器和余弦学习率调度策略,该模型在验证集上的损失率降低至1.2759。适用于广泛的自然语言处理应用,特别是在对话生成和交互式AI领域中。
dialogbot - Dialogbot 实现多类型对话模型的开源项目
AIDialogBotGithub人机对话系统对话模型开源项目聊天机器人
Dialogbot 是一个涵盖问答型、任务型和聊天型多种对话模型的开源项目,能够实现高效的对话解决方案。它支持计算语句相似度、网络检索、任务导向和 GPT2 生成模型,并适用于各种场景。无论是知识领域的问答,还是人性化的聊天,Dialogbot 都能够智能地提供应对方案,并支持灵活的模型训练和调整,提高对话系统的精确性与可扩展性。
glm-4-9b-chat - 多语言支持和长文本处理的开源预训练模型
GLM-4-9BGithubHuggingface多语言支持大语言模型工具调用开源项目模型长文本推理
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。
internlm2_5-7b-chat - 卓越推理能力与百万字超长上下文的开源大模型
GithubHuggingfaceInternLM上下文窗口大语言模型工具使用开源项目推理能力模型
InternLM2.5-7B-Chat是一个开源的70亿参数大语言模型,在数学推理、百万字长文理解和工具调用等方面表现卓越。该模型在多项基准测试中超越同等规模模型,展现强大的综合能力。InternLM2.5-7B-Chat提供基础模型和对话模型,支持通过Transformers加载,并可使用LMDeploy、vLLM等方案部署,为开发者提供灵活的应用选择。
gte-large - 大型语言模型在句子相似度和多任务评估中的应用
GithubHuggingfaceMTEBSentence Transformerssentence-similarity开源项目数据集模型模型评估
gte-large是一个在MTEB多任务评估基准上表现优异的大型语言模型。该模型在句子相似度、文本分类、聚类和检索等多个自然语言处理任务中表现出色。在AmazonPolarityClassification等分类任务上,gte-large的准确率达到92.5%,展示了其在文本理解和分析方面的能力。这个模型适用于各种自然语言理解的应用场景。
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