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Tess-v2.5-Phi-3-medium-128k-14B

提高大型语言模型指令处理的效率与准确性

Tess-v2.5-Phi-3-medium-128k-14B基于微软的Phi-3模型,利用Axolotl平台提升其指令理解和生成能力。通过优化模型结构,提高用户交互的精准性,从而提升文本生成质量。

Phi-3CookBook - Microsoft Phi-3模型家族实践指南
AI模型GithubPhi-3开源开源项目微软语言模型
本项目提供Microsoft Phi-3模型家族的全面实践指南,包括环境设置、快速入门、推理、微调和评估等教程。涵盖iOS、Jetson和AI PC等多种硬件设备上的端到端解决方案构建说明。另外还包含实际应用案例和实验室样本,助力开发者深入理解和应用Phi-3模型。
SciPhi-Mistral-7B-32k - 基于Mistral-7B-v0.1增强科学推理与教育能力的AI模型
GithubHuggingfaceSciPhi-Mistral-7B-32kTransformer大语言模型开源项目教育能力模型科学推理
SciPhi-Mistral-7B-32k是从Mistral-7B-v0.1微调而来的大型语言模型,通过四轮微调和超过十亿个token的数据集,实现了卓越的科学推理及教育能力。其特点包括采用变压器架构、组内查询注意力、滑窗注意力,并支持字节回退BPE分词器。SciPhi-Self-RAG-Mistral-7B-32k当前可用,具体细节可查看相关文档。
Qwen2.5-32B-Instruct-AWQ - 支持128K长文本的多语言量化大模型
GithubHuggingfaceQwen2.5人工智能多语言处理大语言模型开源项目模型量化模型
Qwen2.5-32B指令微调模型经AWQ量化后参数量达32.5B,显著增强了编程和数学计算能力。模型支持29种语言交互,可处理128K tokens长文本,具备结构化数据理解和JSON生成等核心功能。基于transformers架构开发,通过量化技术实现高效部署,适用于大规模AI应用场景。
t5-base - 多语言自然语言处理的统一文本转换模型
GithubHuggingfaceT5模型多任务学习开源项目文本到文本转换模型自然语言处理迁移学习
T5-base是一个具有2.2亿参数的语言模型,将NLP任务统一为文本到文本格式。该模型在机器翻译、摘要、问答和分类等任务中表现优异,支持多种语言。T5-base采用创新的预训练方法,结合无监督和有监督任务,在24个NLP任务中进行了评估,为NLP研究和应用提供了强大支持。
flan-t5-xl - 基于指令微调的多语言NLP模型
FLAN-T5GithubHuggingface多语言大语言模型开源项目指令微调模型自然语言处理
FLAN-T5-XL是基于T5架构的大规模语言模型,经过1000多个任务的指令微调。该模型支持多语言处理,在翻译、问答和逻辑推理等任务中表现优异。它在少样本学习方面的能力出众,可与更大模型相媲美。FLAN-T5-XL为研究人员提供了探索零样本和少样本NLP任务的强大工具,同时有助于推进语言模型的公平性和安全性研究。
Yi-1.5-6B - 提高编码数学与推理性能的AI模型升级
AI模型GithubHuggingfaceYi-1.5开源开源项目技术性能模型预训练
Yi-1.5经过优质语料库的持续预训练和多样化微调,提升了在编码、数学、推理等方面的能力,保持良好的语言理解与常识推理。在多项基准测试中表现突出,不仅在同类开源模型中优越,也在某些测试中超越更大规模的模型。Yi-1.5提供多个Chat与Base模型版本,适用多种应用场景,可通过链接快速获取与部署,为现代AI应用提供有力支持。
Qwen2.5-3B-Instruct-GGUF - Qwen2.5-3B-Instruct重启量化技术提升多设备文本生成表现
GithubHuggingfaceQwen2.5-3B-Instruct嵌入输出权重开源项目文件大小模型模型下载量化
本项目通过使用llama.cpp进行量化优化,使文本生成模型在各类设备上运行更为高效,其在ARM芯片上的性能尤为突出,同时提供多种量化类型以满足不同内存和计算需求。更新的tokenizer进一步提升了文本生成质量。项目提供多种K-quant和I-quant选项以满足特定环境需求,并深入对比不同量化格式的性能差异。为研究人员和开发者提供丰富下载资源和技术支持,助力大规模语言模型的高效实现。
Qwen2.5-72B-Instruct-AWQ - 高性能量化开源大模型 支持多语言及长文本处理的人工智能助手
GithubHuggingfaceQwen2.5transformers大语言模型开源项目模型自然语言处理量化模型
Qwen2.5-72B-Instruct-AWQ是一款采用4位量化技术的大规模语言模型,具备29种语言处理能力。模型支持128K tokens的上下文理解和8K tokens的文本生成,搭载80层神经网络及64/8注意力头架构。该模型在代码生成、数学计算、结构化数据处理等方面展现出稳定性能,并可进行长文本处理和JSON格式输出。
pythia-160m - EleutherAI开发的160M参数语言模型 专为NLP研究设计
EleutherAIGithubHuggingfacePythia大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
Pythia-160M是一个160M参数的英语语言模型,由EleutherAI开发,主要用于自然语言处理研究。该模型在Pile数据集上训练,提供154个中间检查点,便于分析模型行为。虽然主要用于研究目的,但其性能可与同规模的商业模型相媲美。Pythia-160M采用Transformer架构,可通过Hugging Face Transformers库轻松加载使用,适合进一步微调,但不建议直接部署。
ComfyUI-Phi-3-mini - Phi-3-mini模型集成ComfyUI:高效AI对话新选择
AI对话ComfyUIGithubPhi-3-mini多轮对话开源项目模型集成
ComfyUI-Phi-3-mini项目集成了微软的Phi-3-mini-4k-instruct模型。这款小巧快速的模型性能媲美GPT-3.5和Mixtral 8x7B,支持系统提示词设置和多轮对话。它能自动将中文输入转换为英文提示词,适用于生成补全提示词或日常对话。该开源项目提供简易安装步骤和使用指南,方便用户体验高效AI对话。
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