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支持8K输入长度的7B长序列模型

XGenSalesforce AI Research7B LLM8K Input Sequence LengthHuggingFace HubGithub开源项目

Salesforce AI Research发布了XGen模型系列，支持最长8K输入序列。这些模型包括适用于4K和8K序列长度的基础模型以及经过指令微调的8K模型。模型使用OpenAI的Tiktoken进行分词，并可用于自回归采样。访问HuggingFace Hub获取更多模型详细信息和使用方法。

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介绍相关项目
SuperNova-Medius-GGUF - 跨架构蒸馏技术打造的14B参数高性能语言模型
GithubHuggingfaceSuperNova-Medius人工智能开源项目模型知识蒸馏自然语言处理语言模型
SuperNova-Medius-GGUF是一款14B参数的语言模型，采用跨架构蒸馏技术融合Qwen2.5-72B-Instruct和Llama-3.1-405B-Instruct的优势。该模型在指令遵循和复杂推理方面表现优异，适用于客户支持、内容创作和技术辅助等场景。经多项基准测试，SuperNova-Medius性能超越同类模型，在保持资源效率的同时提供强大功能，为组织提供高质量生成式AI应用解决方案。
Qwen2.5-7B-Instruct-GPTQ-Int4 - Qwen2.5系列4位量化模型支持长文本处理和多语言功能
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目模型量化长文本处理
Qwen2.5-7B-Instruct-GPTQ-Int4是Qwen2.5系列的4位量化指令微调模型，拥有76亿参数。该模型支持131,072个token的上下文长度和8192个token的生成长度，在知识储备、编程和数学能力方面有显著提升。它还改进了指令遵循、长文本生成和结构化数据理解等功能，支持29种以上语言，适用于多种自然语言处理任务。
Llama-2-7b-hf - Meta开发的开源语言模型 支持多种参数规模和商业应用
GithubHuggingfaceLlama 2人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理预训练模型
Llama-2-7b-hf是Meta推出的开源大型语言模型之一，采用优化的Transformer架构。该模型经过2万亿token预训练，拥有70亿参数，支持4k上下文长度。Llama 2系列提供预训练和微调版本，可用于多种自然语言生成任务。在多项基准测试中表现优异，并支持商业应用，是一个功能强大的开源AI工具。
glm-4-9b-chat - 多语言支持和长文本处理的开源预训练模型
GLM-4-9BGithubHuggingface多语言支持大语言模型工具调用开源项目模型长文本推理
GLM-4-9B-Chat是一款开源预训练模型，支持26种语言和128K上下文长度。模型在语义、数学、推理等领域表现优异，具备多轮对话、网页浏览和代码执行等功能。评测显示，GLM-4-9B-Chat在多项任务中表现出色，尤其是长文本处理和多语言能力。该模型提供详细使用说明，适合研究者和开发者使用。
CodeLlama-7B-Python-GGUF - 适用于多平台的文本生成开源模型
CodeLlamaGGUFGithubHuggingfacePython开源项目模型量化
CodeLlama 7B Python GGUF格式模型提供多平台下的文本生成功能。由llama.cpp团队推出的GGUF格式，替代GGML，增强了标记和元数据支持。兼容多种UI和库，如text-generation-webui和LM Studio，并提供多种量化选项，以适应不同硬件需求，支持与LangChain等Python项目的高级整合。
BigVGAN - 大规模训练的通用神经网络声码器
BigVGANGithub开源项目深度学习神经声码器语音合成音频处理
BigVGAN是一个通过大规模训练实现的通用神经网络声码器。它可高质量合成多语言语音、环境声音和乐器声音等多种音频。项目提供多个预训练模型，支持44kHz采样率和512倍上采样比率。BigVGAN集成自定义CUDA内核，在单个A100 GPU上推理速度提升1.5-3倍。
LongNet - 扩展Transformer到10亿标记的创新变体
Dilated AttentionGithubLongNetTransformer开源项目机器学习长序列建模
LongNet是一个创新的Transformer变体，通过膨胀注意力机制扩展序列长度至超过10亿标记，同时保持对较短序列的高性能。该模型具有线性计算复杂度，适用于极长序列的分布式训练，并且其膨胀注意力可以无缝替代标准注意力。实验结果证明，LongNet在长序列建模和一般语言任务上表现出色，为处理整个语料库或互联网序列开辟了新路径。
SEED-X - 统一多粒度理解与生成的多模态AI模型
AI助手GithubSEED-X图像编辑多模态模型开源项目指令微调
SEED-X是一个多功能的多模态基础模型，经过指令微调后可应用于各种实际场景。该模型整合了多粒度的理解和生成能力，能够满足多样化的用户需求。SEED-X既可作为交互式设计工具生成和编辑图像，又能充当智能助手理解各种尺寸的图像并提供相关建议。项目已开源模型、指令微调代码和推理代码，同时提供在线演示。
LongLM - 通过Self-Extend方法扩展大语言模型的上下文窗口
FlashAttentionGithubLLMLlama-3SelfExtendtransformers开源项目
LongLM项目介绍了Self-Extend方法，通过不需要调优的方式扩展大语言模型（LLM）的上下文窗口，利用其内在能力处理长上下文。此方法获得了Google I/O和ICML 2024的关注，并支持多种模型如Llama-3、Gemma和Qwen1.5。项目说明了如何安装和运行Self-Extend，并提供组选参数的指导原则及实验结果，以帮助用户应用这一技术。
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