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UltraChat

大规模、多样化的多轮对话数据和模型

UltraLMUltraFeedbackUltraChat模型数据集Github开源项目

UltraChat项目专注于构建开源、大规模、多轮对话数据，目标是打造具有广泛会话能力的强大语言模型。最新发布的模型和数据集包括UltraLM-13B-v2.0、UltraRM和UltraCM，在AlpacaEval基准测试上表现优异。UltraChat数据集分为三大部分：世界问题、写作与创作、现有材料辅助，对话涵盖了技术、艺术和创业等领域。项目数据仅供研究和教育用途，基于MIT许可证发布。

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介绍相关项目
MMDialog - 推进多模态开放域对话研究的大规模数据集
GithubMMDialog多模态对话数据集大规模数据开放域对话开源项目自然语言处理
MMDialog是一个包含丰富文本和图像信息的大规模多轮对话数据集。它提供详细的数据统计、格式说明和评估方法，适用于多模态开放域对话研究。学术研究人员可通过申请流程获取该数据集，用于非商业性研究。MMDialog为自然语言处理领域的多样化对话任务研究提供了重要资源。
mpt-7b-chat - 对MPT-7B-Chat模型的优化及其在开源LLaMA对话生成中的进展
GithubHuggingfaceMPT-7B-ChatMosaicMLTransformer对话生成开源开源项目模型
MPT-7B-Chat是MosaicML开发的对话生成模型，通过微调著名数据集提高生成效果，采用去掉位置嵌入的改进型解码器架构及FlashAttention、ALiBi等创新技术，支持较长序列训练与微调。此模型在MosaicML平台研发，可通过MosaicML与Hugging Face加载，尽管输出可能包含错误或偏见，仍为开发者提供了一个开源的对话生成提升工具。
InternLM - 支持1M上下文的聊天模型
GithubInternLM2.5人工智能增强学习开源项目搜集信息长上下文
InternLM2.5系列采用最新技术，专注于AI研究和商业应用的长文本处理和逻辑推理，提供1M文本窗口处理能力和优化的指令遵循与用户互动体验。适合广泛的应用场景。
Linly - 中文LLaMA和Falcon模型：优化的中文预训练和对话能力
FalconGithubLLaMALinly-OpenLLaMA中文对话模型开源项目训练数据
该项目提供中文对话和基础模型，包括Linly-ChatFlow、Chinese-LLaMA和Chinese-Falcon模型及其训练数据。通过扩充LLaMA和Falcon的中文词表，使用中英文语料进行预训练，提升了模型在中文语境中的表现。项目还包括Linly-OpenLLaMA模型，支持量化和边缘设备推理。最新的Linly-Chinese-LLaMA-2模型通过混合语料预训练并定期更新，用户可以在线体验和在本地环境中进行训练和评估。
Llama3-TAIDE-LX-8B-Chat-Alpha1 - 专为繁中对话与任务优化的AI模型
GithubHuggingfaceLlama3-TAIDE台灣文化多輪對話开源项目模型生成式人工智能辦公室常用任務
Llama3-TAIDE-LX-8B-Chat-Alpha1基于Meta的LLaMA3-8b，专为繁体中文交流和任务设计而优化。融合台湾语言和文化，通过精细的指令微调提升多轮问答和办公任务表现。模型提供繁体中文数据训练和4bit量化版本，适合对话和任务辅助，强调可靠性和应用性，增强台湾文化背景知识，为生成式AI领域带来重要推动。
Yi-34B-Chat - 基于3T级语料训练的高性能开源双语大模型
GithubHuggingfaceYi人工智能双语大语言模型开源开源项目模型
Yi-34B-Chat是一个由01.AI开发的开源大语言模型，基于3T级多语言语料训练。模型在AlpacaEval评测中的表现仅次于GPT-4 Turbo，在语言理解、推理和阅读理解等方面展现出优秀能力。经过英文和中文双语评测，其性能超越了Falcon-180B、Llama-70B等主流开源模型。
Video-ChatGPT - 创新视频对话技术开启细致视频理解新纪元
GithubVideo-ChatGPT多模态大型视觉语言模型开源项目视频理解问答系统
Video-ChatGPT是一个融合大型视觉和语言模型的视频对话系统。该项目构建了10万条视频-指令对数据集,开发了首个视频对话量化评估框架,在视频推理、创意生成、空间和时间理解等任务中表现出色。这一开源项目为视频内容理解和人机交互带来了新的发展方向。
h2o-danube3-4b-chat - H2O.ai推出支持离线运行的4亿参数聊天模型
GithubHuggingfaceh2o-danube3-4b-chattransformers使用注意事项参数开源项目模型语言模型
h2o-danube3-4b-chat是由H2O.ai推出的4亿参数聊天模型，采用Llama 2架构，并经过H2O LLM Studio微调。该模型支持在手机设备上离线运行，使用Mistral tokenizer，支持32,000词汇量和8,192上下文长度。其在🤗 Open LLM Leaderboard上的表现具竞争力，并支持量化和多GPU分片，便于加载与使用。
Baichuan2-7B-Chat - 2.6万亿Tokens训练的双语开源大模型
Baichuan2GithubHuggingface人工智能大语言模型开源许可开源项目模型模型训练
Baichuan2-7B-Chat是百川智能发布的开源大语言模型，基于2.6万亿Tokens高质量语料训练。模型在中英文基准测试中表现优异，提供Base和Chat版本，支持4bits量化。它完全开放学术研究，经许可可免费商用。模型采用PyTorch 2.0优化推理速度，在通用、法律、医疗、数学、编程和多语言翻译等领域表现出色。
Chinese-LLaMA-Alpaca - 中文NLP开源模型，深化语义理解与执行技术
Github中文Alpaca中文LLaMA大模型开源开源项目指令精调
Chinese-LLaMA-Alpaca-3项目致力于提升中文NLP的处理效率和效果，通过扩展中文词表并使用中文数据进行二次预训练，大幅增强了中文文本的编解码能力。该项目提供了完善的模型下载、部署和训练指导，支持多种生态系统和快速本地部署，适合高质量文本生成和多轮对话任务。同时，通过开源和社区合作，推动开源大模型技术研究及应用。
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