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支持8K输入长度的7B长序列模型

XGen Salesforce AI Research 7B LLM 8K Input Sequence Length HuggingFace Hub Github 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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论文

介绍相关项目

internlm-xcomposer2d5-7b-4bit - 简化大型语言模型的文本与图像处理新纪元

4位量化模型GithubHuggingfaceInternLM-XComposer开源项目文本图像理解模型视频理解长上下文能力

InternLM-XComposer2.5在文本与图像理解领域展现非凡性能，其应用灵活性媲美GPT-4V，仅靠7B参数即可完成复杂任务。模型通过24K图文上下文训练与96K扩展能力，适用于大量输入输出任务。此外，项目提供了4-bit量化模型来有效降低内存消耗，并支持使用Transformers快速集成，涵盖从视频理解到多图对话的多种应用场景。

GLM-4 - 多语言支持与长文本处理能力

AI对话GLM-4Github多模态大语言模型开源项目长文本

GLM-4-9B系列是智谱AI推出的开源预训练模型,包括基础版、支持128K上下文的Chat版、1M长文本版及多模态版。该系列支持26种语言,在语义理解、数学计算、逻辑推理等多项评测中表现优异。GLM-4-9B-Chat具备网页浏览、代码执行等功能,GLM-4V-9B则增加了视觉理解能力。这些模型在多项基准测试中均超越了同规模竞品。

musicgen-large - 基于文本和音频提示的大规模AI音乐生成模型

GithubHuggingfaceMusicGenTransformer模型人工智能开源项目文本生成音乐模型音频合成

MusicGen-large是Meta AI开发的3.3B参数规模文本到音乐生成模型。该模型采用单阶段自回归Transformer架构和32kHz EnCodec分词器，能根据文本描述或音频提示生成高质量音乐。MusicGen支持文本和旋律引导音乐创作，为AI音乐研究开辟新途径。研究人员可通过Transformers或Audiocraft库使用MusicGen进行音乐生成实验。

xlm-roberta-longformer-base-4096 - 支持超长序列处理的多语言Transformer模型

GithubHuggingfaceWikiText-103XLM-R Longformer低资源语言开源项目模型长序列处理问答任务

该项目结合XLM-R与Longformer模型，提升了对多达4096个标记的处理能力，以提高低资源语言的处理效果。模型在WikiText-103语料库上进行预训练，适用于多语言问答任务。推荐使用NVIDIA Apex和大容量GPU以确保模型性能和效率。项目由Peltarion完成，提供相关代码和训练脚本供开发者参考。

xLAM-7b-r - Salesforce大规模行动模型助力智能体决策与任务执行

GithubHuggingfaceSalesforce xLAM人工智能函数调用大规模语言模型开源项目机器人代理模型

xLAM是一套大规模行动模型系列，专注于增强人工智能系统的决策和行动能力。该模型支持智能体自主规划与执行复杂任务，并提供从1B到141B不同参数规模的版本选择。通过长上下文理解和函数调用等功能，xLAM在BFCL等多个基准测试中取得领先成绩，为智能体应用提供了扎实的技术基础。

h2o-danube3-500m-base - 500M参数的大规模语言模型，支持离线文本生成

GPTGithubH2O.aiHuggingface大语言模型开源项目模型模型架构转化器

由H2O.ai推出的h2o-danube3-500m模型，是一个大规模语言模型，采用Llama 2架构调整及500M参数设计。模型支持原生离线运行，尤其适用于手机设备，并集成Mistral分词器，拥有32,000词汇量及8,192长度的上下文生成能力。在支持transformers库的环境中，模型可在GPU设备上有效运行，并且支持量化和多GPU分片处理。重要提醒用户在使用模型生成的内容时保持审慎态度并自行承担责任。

Qwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4 - 提升多语言处理能力，支持超长文本输入

GithubHuggingfaceQwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4多语言功能开源项目模型生成能力语言模型长文本处理

Qwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4基于Transformer架构，支持多语言生成和理解，具备长达131,072个标记的处理能力。多专家模型设计增强了在语言生成、代码编写及数学推理方面的表现。提供详细的模型部署指导，利用YARN技术提升长文本处理性能。量化模型基准测试和速度对比数据可协助开发者优化深度学习应用。更多信息和更新请参阅相关博客及文档。

aya-expanse-8b-GGUF - 提供多语言支持的文本生成模型量化解决方案

ARMCohereForAI/aya-expanse-8bGithubHuggingfacehuggingface-cli开源项目模型量化非商业使用

这个开源项目通过llama.cpp工具量化，支持多语言的文本生成，包含中文、英文、法文等。项目特别推荐Q6_K_L和Q5_K_L模型版本，适合低内存环境下使用并可在LM Studio中运行。项目遵循CC BY-NC 4.0许可协议，仅限非商业用途。

gemma-2-2b - 轻量级文本生成模型，支持多任务应用

GemmaGithubHuggingface开源项目文本生成机器学习模型语言模型谷歌

Gemma是Google推出的开源文本生成模型，专用于问答、文本总结和推理等任务。其模型小巧，易于在笔记本或云基础设施等资源有限的环境中部署。支持多种应用场景，例如内容生成、聊天机器人、自然语言处理研究和语言学习。模型使用多样化来源的数据进行训练，覆盖广泛的语言风格和主题。

aya-23-8B-GGUF - 更精细的文本生成量化选项分析

GithubHuggingfacetransformers开源项目文本生成模型质心量化

项目使用最先进的llama.cpp imatrix量化技术，支持多语言文本生成。多种量化格式，例如Q8_0和紧凑型IQ系列，提供应用的灵活性。用户依据硬件选择文件，以优化性能。创新量化处理为多语言文本生成提供了更高效的实现路径。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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