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MiniCPM3-4B

轻量高效的开源模型支持长文本处理和函数调用

MiniCPM3-4B是一款开源语言模型,仅用4B参数就达到了接近GPT-3.5-Turbo的性能。它具备32k上下文窗口、函数调用和代码解释器等功能,在中英双语、数学和编程等多个基准测试中表现出色。通过创新的训练策略,MiniCPM3-4B实现了与7B-9B模型相当的能力,为资源受限的AI应用场景提供了高效选择。

T0_3B - 小规模T0模型超越GPT-3,进行零样本自然语言任务处理
GithubHuggingfaceT0偏见与公平性开源项目模型模型训练自然语言处理评估数据
T0*模型通过自然语言提示实现零样本任务泛化,性能超越GPT-3,且模型体积缩小至16分之一。该模型在多任务提示数据集中微调,能够针对未见任务做出高效预测。适用于多种推理场景,包括情感分析、句子重排列和词义判断等。其训练数据源自多个数据集并经过严谨评估,保障模型性能可靠性。虽然T0*模型参数较大,但通过优化和并行化方案能够有效应用于多GPU环境。
glm-4v-9b - 开源多模态AI模型GLM-4V-9B展现卓越性能
GLM-4V-9BGithubHuggingface图像描述多模态模型开源项目模型自然语言处理视觉理解
GLM-4V-9B是一款由智谱AI开发的开源多模态人工智能模型,支持1120x1120高分辨率下的中英双语多轮对话。该模型在综合能力、感知推理、文字识别和图表理解等多个领域表现优异,与GPT-4-turbo、Gemini 1.0 Pro等主流模型相比具有竞争力。GLM-4V-9B支持8K上下文长度,为研究者和开发者提供了强大的视觉理解和语言处理能力。
Phi-3-mini-128k-instruct - 38亿参数模型展现卓越推理能力和长上下文理解
GithubHuggingfacePhi-3人工智能大语言模型开源项目微软模型自然语言处理
Phi-3-mini-128k-instruct是一个参数量为38亿的开放模型,在各类推理任务中表现优异。它采用Phi-3数据集训练,具备128K的上下文长度处理能力,通过精心设计的后训练过程提升了指令遵循能力和输出安全性。该模型在13亿参数以下规模中展现出卓越性能,尤其适合需要强大推理能力的应用场景,如常识推理、语言理解、数学计算和代码编写等。
stable-code-3b - 支持多编程语言的FIM功能语言模型
GithubHuggingfacestabilityai/stable-code-3btransformer开源项目文本生成模型模型训练编程语言
这款2.7B参数的语言模型具备Fill in Middle功能,可支持18种编程语言及长上下文处理,适合广泛的应用场景。
gemma-2b - 轻量级开源语言模型实现高效文本生成
GemmaGithubHuggingface人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
Gemma-2b是Google开发的轻量级开源语言模型,采用Gemini技术。这个2B参数的基础版本可在资源受限环境中部署,支持问答、摘要和推理等文本生成任务。模型在多项基准测试中表现优异,并重视伦理和安全。Gemma-2b为开发者提供微调和创新机会,推动AI技术普及。
OpenELM-3B-Instruct - 高效语言模型OpenELM助力开放研究
CoreNetGithubHuggingFaceHuggingfaceOpenELM开源项目模型训练框架语言模型
OpenELM项目推出了一系列高效的语言模型,通过层级缩放策略提升了准确性。项目提供完整架构,从数据准备到模型评估,并提供270M到3B参数的多个模型版本。预训练数据集涵盖RefinedWeb等,约1.8万亿词块,支持在HuggingFace Hub使用。OpenELM通过创新的参数分配和多样数据集,助力研究人员在自然语言处理领域取得进展。
multilingual-MiniLMv2-L6-mnli-xnli - 轻量级多语言自然语言推理与分类模型
GithubHuggingfaceMiniLMv2多语言翻译开源项目机器学习模型自然语言推理零样本分类
MiniLMv2是一款支持100多种语言的自然语言推理模型,采用知识蒸馏技术从XLM-RoBERTa-large模型优化而来。经过XNLI和MNLI数据集的微调训练,该模型在XNLI测试集达到71.3%的平均准确率。相比原始模型,具备更低的资源消耗和更快的运行速度,适合跨语言迁移学习应用。
c4ai-command-r-v01 - 多语言生成和推理的高效大型语言模型
C4AI Command-RGithubHuggingface多语言生成工具使用开源项目文档引用模型生成模型
C4AI Command-R是一款35亿参数的生成模型,适用于推理、摘要和问答等多种场景,具备强大的多语言生成能力,支持包括中文在内的10种语言。该模型在Hugging Face等平台提供实验机会,其开放权重设计方便多重用途的使用。采用优化的Transformer架构,并通过有监督微调以符合人类优选方式。通过特定的提示模板,模型能有效执行引用生成,提高回答的准确度和效用。
MINI_LLM - 完整中文大语言模型训练流程实践
DPOGithubMini-llm大模型开源项目微调预训练
MINI_LLM项目展示了完整的中文大语言模型训练流程,涵盖预训练、SFT指令微调和DPO优化阶段。该项目基于QWEN模型,利用多种数据集训练出1.4B参数规模的模型。项目详细介绍了数据处理方法、提供训练脚本,并包含多GPU训练指南,为中文大语言模型开发提供了实用参考。
openchat-3.5-1210 - 7B参数规模开源语言模型在多项测试中超越大规模商业模型
GithubHuggingfaceOpenChat人工智能大语言模型开源项目性能评估模型
OpenChat-3.5-1210在Mistral-7B基础上采用C-RLFT技术开发,通过多样化数据训练实现性能突破。模型在编程、对话和数学推理等多个领域展现出色表现,基准测试成绩优于部分大规模商业模型。此外,模型还配备评估反馈功能,支持多种应用场景。作为参数规模仅7B的开源模型,OpenChat-3.5-1210体现了小型模型的巨大潜力。
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