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openchat-3.6-8b-20240522

基于Llama 3架构的混合数据训练语言模型

机器学习HuggingfaceGithub开源项目模型人工智能开源技术OpenChat 3.6语言模型

OpenChat-3.6-8b-20240522是基于Llama 3架构开发的8B参数规模语言模型。模型采用混合质量数据训练方法，支持8192个上下文长度，可通过OpenChat包或OpenAI兼容API部署。适用场景包括代码开发、对话交互等通用任务，在基准测试中显示出相对同规模模型的性能优势。模型在复杂推理、数学运算等方面存在一定局限，且可能出现信息幻觉现象。

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ChatLM-mini-Chinese是一个小参数中文生成式语言模型项目。模型参数为0.2B，最低4GB显存即可实现预训练，512MB显存可进行推理。项目公开预训练和优化数据集，包括SFT微调和DPO偏好优化，支持多种下游任务。基于Huggingface NLP框架，自实现trainer，支持单机单卡及多卡训练，并可断点续训。此项目优化了内存和显存的使用，为硬件资源不足的用户提供了一种高效的中文对话解决方案。
UltraChat - 大规模、多样化的多轮对话数据和模型
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Llama-3-Open-Ko-8B - 高性能开源韩语大型语言模型
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Llama-3-Open-Ko-8B是一个基于Llama-3-8B进行持续预训练的开源韩语语言模型。该模型使用60GB以上的去重文本训练，包含超过17.7B个token，采用优化的Transformer架构，支持8k上下文长度。它适用于商业和研究目的，可用于助手式聊天等多种自然语言生成任务。开发者使用时需遵循相关许可和负责任的AI开发原则。
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