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orca_mini_3b

基于Orca方法优化的OpenLLaMA解释型语言模型

orca_mini_3b是一个在OpenLLaMA-3B架构基础上开发的语言模型,结合WizardLM、Alpaca和Dolly-V2数据集进行训练,采用Orca论文提出的数据构建方法。模型在ARC、HellaSwag、MMLU等多个基准测试中表现稳定,可通过Google Colab的T4 GPU免费部署运行。该模型主要特点是具备强大的解释能力,能够提供详细的推理过程。

orca_mini_v3_13b - 增强文本生成的Orca与Llama2结合模型
GithubHuggingfaceorca_mini_v3_13b开源项目数据集文本生成模型模型评估语言模型
orca_mini_v3_13b项目利用Orca风格数据集和Llama2-13b模型的结合,实现高效文本生成。该模型在多项任务中表现卓越,如AI2推理挑战达到63.14%的准确率,HellaSwag则达到82.35%。此设计在多语言及复杂生成任务中具有显著优势。依照Llama-2的许可证规范使用,保证合规性。
Orca-2-13b - 微软开源专注推理能力提升的研究型语言模型
GithubHuggingfaceOrca 2人工智能开源项目微软研究推理能力模型语言模型
Orca 2是微软研究院基于LLAMA-2开发的研究型语言模型,通过合成数据集训练,旨在增强小型语言模型的推理能力。该模型在推理、阅读理解、数学问题解决和文本摘要等任务中表现优异,采用单轮响应模式。Orca 2为研究社区提供了评估和改进小型语言模型的基础,目前开放了13B参数版本及完整权重,供研究使用。
Orca-2-7b - 探索小型语言模型推理能力的新前沿
GithubHuggingfaceOrca 2内容安全合成数据开源项目推理能力模型研究用途
Orca 2是为研究目的而设计的小型语言模型,专注于推理任务,基于LLAMA-2微调,展示了通过复杂流程和合成数据提升模型能力的方法。适合研究界评估与构建先进语言模型,经过微调可在特定任务中表现优异。需注意模型的偏见、透明度及内容风险,建议配合Azure AI内容安全服务使用以确保输出安全。
Mistral-7B-OpenOrca - 基于Mistral微调的高效开源大语言模型
GithubHuggingfaceMistralOpenOrca人工智能开源项目模型模型训练语言模型
Mistral-7B-OpenOrca是一个使用OpenOrca数据集对Mistral 7B进行微调的开源大语言模型。模型在HuggingFace基准测试中展现出优秀性能,支持ChatML格式,适配消费级GPU硬件。此外还提供多种量化版本选择,便于部署和使用。
Barcenas-Llama3-8b-ORPO - ORPO方法优化的Llama 3对话模型
GithubHuggingfaceLlama 3ORPO人工智能模型开源项目机器学习模型语言模型
Barcenas-Llama3-8b-ORPO是一款经ORPO方法优化的语言模型,基于Llama-3-SauerkrautLM-8b-Instruct开发。通过整合dolphin-sft数据集和GPT-4增强的对话数据,该模型在对话交互方面实现了显著提升。这一开源项目源自墨西哥新莱昂州,为AI开发者提供了新的模型选择。
open_llama_3b_v2 - 高性能开源大型语言模型复现LLaMA
GithubHuggingfaceOpenLLaMA大语言模型开源复现开源项目性能评估模型模型权重
OpenLLaMA是一个复现Meta AI的LLaMA大型语言模型的开源项目。它提供3B、7B和13B三种规模的模型,使用开源数据集训练了1万亿个标记。该项目采用与原始LLaMA相同的预处理和训练参数,在多项评估中表现出色。OpenLLaMA提供PyTorch和JAX格式的预训练权重,遵循Apache 2.0许可证发布。
Mistral-7B-SlimOrca - SlimOrca实现高效性能的Mistral-7B文本生成模型
GPT-4GithubHuggingfaceMistral-7B-SlimOrca开源项目性能评估数据集模型语言模型
Mistral-7B-SlimOrca是一款基于Mistral-7B模型,并经过SlimOrca数据集微调的神经网络模型。通过仅~50万条GPT-4补全数据,该模型在HuggingFace评估中表现优异,接近Llama2-70b-chat,且大幅减少数据量和计算需求。模型使用OpenChat打包并由Axolotl训练,借助GPT-4对数据集的精确筛选,提供高效文本生成能力,探索未来模型训练的新方法。
open_llama_3b - 开源复现LLaMA架构的大型语言模型
GithubHuggingfaceOpenLLaMA人工智能大语言模型开源开源项目模型自然语言处理
OpenLLaMA是一个开源项目,旨在复现LLaMA大型语言模型。它基于Apache 2.0许可,提供了7B和3B模型(1万亿标记训练)以及13B模型预览版(6000亿标记训练)。项目发布了PyTorch和JAX格式的预训练权重,并与原始LLaMA进行了性能对比。OpenLLaMA使用RedPajama数据集训练,整体性能与LLaMA和GPT-J相当,部分任务表现更佳。
MiniCPM-Llama3-V-2_5 - 手机端多模态大语言模型突破性进展:8B参数达GPT-4V水平
GithubHuggingfaceMiniCPM-Llama3-VOCR能力多模态大语言模型多语言支持开源项目模型边缘设备部署
MiniCPM-Llama3-V-2_5是一款创新型多模态大语言模型,仅使用8B参数即达到GPT-4V级性能。该模型具备出色的OCR能力、可靠的行为表现和广泛的多语言支持,可高效部署于手机等边缘设备。支持30多种语言,并提供多种灵活部署方式,如llama.cpp、GGUF格式和LoRA微调。MiniCPM-Llama3-V-2_5标志着端侧多模态大语言模型的重要进展。
Llama-3.2-3B - 利用优化技术实现提速和内存节省的开源语言模型项目
GithubHuggingfaceLlama 3.2多语言处理大语言模型开源项目模型模型微调算力优化
这是一个基于Unsloth技术的大型语言模型优化项目。支持8种官方语言,采用改进的transformer架构和GQA技术。训练速度提升2.4倍,内存使用减少58%。提供Google Colab环境,支持对话、文本补全等场景的模型微调,适合各级用户。该项目基于Meta的原始模型,遵循社区许可协议。
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