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rho

选择性语言建模优化数学推理能力的语言模型

Rho-1项目采用选择性语言建模(SLM)技术,通过聚焦有价值token进行预训练。该模型在GSM8k和MATH等数学推理任务上表现突出,以较少训练量达到基线水平。项目发布了base和code interpreter等多个版本,展现了优秀的数学推理能力。

Phi-3-medium-128k-instruct - 14B参数轻量级开源大语言模型支持128K上下文
GithubHuggingfacePhi-3人工智能基准测试开源项目推理能力模型语言模型
Phi-3-medium-128k-instruct是微软开发的14B参数轻量级开源大语言模型,支持128K上下文长度。该模型在常识、语言理解、数学、编程、长文本处理和逻辑推理等方面表现优异,与同等规模及更大模型相比表现出色。经过指令微调和偏好优化,适用于多种商业和研究场景,尤其适合资源受限环境、低延迟场景和需要强大推理能力的应用。
huozi - 支持32K上下文的双语稀疏混合专家模型
GithubHIT-SCIR中文MT-Bench开源项目活字3.0活字通用大模型自然语言处理
活字3.0是一个支持32K上下文的稀疏混合专家模型,具备中英文知识、数学推理和代码生成能力,并在指令遵循和安全性上有所提升。项目开源了中文MT-Bench数据集,支持多种推理框架如Transformers、vLLM和llama.cpp,为自然语言处理研究和应用提供更多选择。
Yi-Ko-6B - 多语言大规模自动回归模型优化文本生成性能
GithubHuggingfaceYi-Ko-6B参数开源项目文本生成模型自回归模型语言模型
Yi-Ko-6B项目通过引入韩语和英语语料库,以及扩展词汇,实现对预训练模型的增强。该模型基于Llama-2优化的transformer架构,并拥有6亿参数,专注于文本生成任务。在AI2 Reasoning Challenge、HellaSwag和MMLU等多项基准测试中,模型展现了突出的多语言处理能力。此外,它还能高效执行韩语句子的词分段与生成。
pykoi-rlhf-finetuned-transformers - 利用RLHF优化大型语言模型的Python库
GithubRAGRLHFpykoi开源库开源项目模型比较
pykoi是一个开源的Python库,利用RLHF优化大型语言模型(LLM)。它提供统一界面,包含RLHF/RLAIF数据和反馈收集、强化学习微调及模型比较等功能,支持用户存储聊天记录并进行性能对比。此外,pykoi还支持快速实现上下文感知对话生成,并确保数据隐私和安全,适用于CPU和GPU等多种计算资源。
StableLM - 一系列由Stability AI持续开发的语言模型
GithubStability AIStableLM人工智能开源项目模型架构热门语言模型
StableLM包括一系列由Stability AI持续开发的语言模型,涵盖从基础模型到经过优化调整的高级版本。项目提供多样化的模型,如StableLM-3B-4E1T和StableLM-Alpha系列,旨在通过高效的训练方法和精细的数据使用,提高模型性能和应用灵活性。此外,StableLM也适用于多种下游任务,为开发者和研究者提供了强大的工具,以推动人工智能领域的发展。
Llama-3.1-WhiteRabbitNeo-2-8B-GGUF - Llama-3.1量化模型实现优化文本生成
GithubHuggingfaceLlama-3.1-WhiteRabbitNeo-2-8BRAM开源项目数据集文本生成模型量化
Llama-3.1-WhiteRabbitNeo-2-8B使用llama.cpp进行量化,以优化文本生成功能。项目提供多种量化方案,如Q6_K_L和Q5_K_L,适应不同内存条件,特别推荐Q6_K_L用于嵌入及输出权重以获取优异表现。用户可以使用huggingface-cli快捷下载所需文件,并通过Q4_0_X_X对ARM芯片进行性能优化。此项目提供详细决策指南,帮助选择合适的量化版本。
ALMA-13B-Pretrain - 改进大型语言模型的翻译性能与偏好优化技术
ALMAGithubHuggingfaceLoRA微调对比偏好优化开源项目数据集机器翻译模型
ALMA基于新的翻译模型范式,初步在单语数据上进行精调,接着应用高质量的平行数据进行优化,从而显著提升大型语言模型的翻译效果。其最新版本ALMA-R采用了对比偏好优化(CPO),相较于传统监督精调,进一步提高了翻译的精度,可与GPT-4媲美。尤其是ALMA-13B-LoRA,通过过渡性精调和人类撰写的平行数据,确保了在专业翻译任务中的卓越表现。
Sophia - 随机二阶优化器提升语言模型预训练效率
GithubSophia优化器开源项目机器学习语言模型预训练
Sophia是一种为大规模语言模型预训练设计的随机二阶优化器。它通过支持更大学习率,提高了训练速度和模型性能。该项目提供Sophia-G优化器的实现,包含超参数调优指南和GPT-2训练脚本,方便研究人员应用这一优化技术。Sophia适用于GPT-2等不同规模的模型,展现了良好的扩展性。
DeepSeek-Math - 开源数学推理模型的新突破
DeepSeekMathGithub人工智能大语言模型开源模型开源项目数学推理
DeepSeek-Math是基于DeepSeek-Coder-v1.5 7B预训练的开源数学推理模型。在MATH基准测试中,它达到51.7%的成绩,接近Gemini-Ultra和GPT-4的水平。项目提供基础、指令微调和强化学习三个7B模型版本,支持数学问题求解、工具使用和定理证明。DeepSeek-Math在保持通用能力的同时提升了数学推理能力,为数学研究提供了新的AI工具。
falcon-rw-1b - 基于网络数据训练的10亿参数语言模型
Falcon-RW-1BGithubHuggingfaceRefinedWeb人工智能大型语言模型开源项目模型自然语言处理
Falcon-RW-1B是一个由TII开发的10亿参数因果解码器模型,基于3500亿个RefinedWeb高质量网络数据tokens训练而成。该模型以Apache 2.0许可证发布,主要用于研究纯网络数据对大型语言模型性能的影响。Falcon-RW-1B在多项任务中表现出与同等规模模型相当或更优的性能,为研究人员提供了探索语言模型能力和局限性的有力工具。
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