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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。

internlm2-chat-7b - 70亿参数大模型实现20万字超长文本理解及多场景智能对话
GithubHuggingfaceInternLM2人工智能代码解释器大语言模型开源项目模型超长上下文
InternLM2-chat-7b作为书生·浦语第二代大模型的70亿参数版本,搭载20万字超长上下文理解技术,在复杂推理、数学运算、代码编程等核心任务上性能卓越。模型集成代码解释器和数据分析工具,通过增强型工具调用机制高效完成多步骤任务。在MMLU、AGIEval等主流评测基准上展现出同级别最优性能。该开源项目面向学术研究完全开放,同时提供免费商业授权渠道。
stablelm-2-1_6b-chat - 1.6亿参数的对话模型
GithubHuggingfaceStableLM 2 Chat 1.6B使用限制开源项目性能评估模型训练数据集语言模型
StableLM 2 Chat 1.6B由Stability AI创建,是基于transformer解码器架构的自然语言模型,专为对话场景设计。模型使用多种公开和合成数据集训练,并运用直接偏好优化算法。OpenLLM排行榜上的出色表现使其适用于对话应用,建议配置输入输出分类器以提升安全性和降低偏误,适合非商业用途。
neural-chat-7b-v3-1 - 在英特尔Gaudi2上优化的mistralai 7B语言模型
GithubHuggingfaceIntel Gaudi 2大语言模型开源项目数据集模型模型微调量化推理
neural-chat-7b-v3-1模型经过优化,利用mistralai/Mistral-7B-v0.1基础模型和DPO方法,适用于多种语言任务。结合Open-Orca/SlimOrca数据集,提升了ARC、HellaSwag与TruthfulQA等多项评估指标表现,并支持INT4、BF16等多种推理模式。非常适合高性能语言生成与处理应用,详细信息和使用指导可在GitHub和Hugging Face Leaderboard上查看。
optimized-gpt2-1b - GPT-2架构优化模型 提供高效可扩展的自然语言处理功能
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型模型卡自然语言处理
optimized-gpt2-1b是一个基于GPT-2架构优化的大规模语言模型。该模型在保持GPT-2性能的基础上,通过架构和训练方法的优化提高了效率和可扩展性。它可应用于文本生成、摘要和问答等多种自然语言处理任务。模型支持直接使用或针对特定需求进行微调。项目提供了使用说明和评估结果,有助于研究人员和开发者更好地理解和应用这一语言模型。
golem - GPT-3.5与GPT-4 API接入与自定义对话界面
DetaDockerGPT-3.5GPT-4GithubGolem开源项目
Golem是一个开源对话接口替代方案,支持GPT-3.5和GPT-4 API接入。其主要功能包括自定义用户界面、暗模式、消息删除、收藏对话和消息搜索等。对话数据保存在用户的个人云端,支持跨设备同步和聊天记录共享。Golem还支持通过环境变量和Docker配置运行,并计划未来添加外部知识、多语言和插件支持功能。
h2o-danube2-1.8b-chat - 1.8B参数的聊天模型,提升自然语言生成效果
GithubH2O.aiHuggingfaceh2o-danube2-1.8b-chat变压器大语言模型开源项目文本生成模型
H2O.ai推出1.8B参数的h2o-danube2-1.8b-chat模型,基于Llama 2架构,并经过H2O LLM Studio和Mistral分词器微调。该模型适用于多种文本生成应用,支持transformers库中的集成和量化、分片设置,提升计算效率。在基准测试中表现优异,并重视负责与道德使用,欢迎用户反馈以优化性能。
bart-large - 用于自然语言生成和理解的预训练序列到序列模型
BARTGithubHuggingfaceseq2seq开源项目文本生成模型自然语言处理预训练模型
BART是基于Transformer架构的预训练语言模型,结合了双向编码器和自回归解码器。通过去噪任务预训练,BART在文本生成(如摘要、翻译)和理解任务(如分类、问答)中均表现优异。该模型适用于多种自然语言处理任务,尤其在有监督数据集上进行微调后效果显著。BART为研究人员和开发者提供了强大的工具,推动了自然语言处理技术的发展。
chatglm3-6b - 强大基础模型支持多功能复杂对话场景
ChatGLM3-6BGithubHuggingface人工智能多功能对话模型开源开源项目模型
ChatGLM3-6B是ChatGLM系列的最新开源对话模型,基于强大的基础模型构建。它支持多轮对话、工具调用、代码执行和Agent任务等复杂场景,采用新的Prompt格式。在10B以下预训练模型中,ChatGLM3-6B性能出众。该模型对学术研究开放,登记后可免费商用,为自然语言处理领域提供了强大工具。
t5-large - 统一文本到文本格式的大规模多语言NLP模型
GithubHuggingfaceT5多任务学习开源项目文本生成模型自然语言处理迁移学习
T5-Large是一个基于Text-To-Text Transfer Transformer架构的NLP模型,拥有7.7亿参数。该模型采用统一的文本到文本格式,能够处理机器翻译、文档摘要、问答和分类等多种任务。T5-Large在C4语料库上进行预训练,支持英语、法语、罗马尼亚语和德语,并在24项NLP任务中展现出优秀性能。这个versatile模型为各种文本处理应用提供了强大的基础。
Telechat - 开源多语言对话模型,支持长文生成和高效部署
GithubTeleChat中文数据集大语言模型开源模型开源项目模型评测
TeleChat是一系列开源大语言模型,包含1B至12B规模,支持中英双语。采用优化结构和训练方法,在多领域表现优异。项目开源预训练数据集和评测结果,支持模型微调与高效部署。
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