falcon-11B

11种语言支持的大规模语言模型，基于5000亿数据训练打造

Falcon2-11B 语言模型人工智能 Github 模型自然语言处理机器学习开源项目 Huggingface

Falcon2-11B是一个110亿参数的因果解码器模型，由TII开发并在5000亿个RefinedWeb tokens上训练。该模型支持11种语言，采用Flash-Attention 2技术，具有8192tokens的上下文长度。模型在多个基准测试中表现优异，适用于语言模型研究、文本生成、摘要和对话等任务的微调。

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介绍相关项目

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

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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。

xlm-roberta-xxl - 基于2.5TB数据训练的100语言自然语言处理模型

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XLM-RoBERTa-XXL是一个基于2.5TB CommonCrawl数据预训练的多语言Transformer模型，支持100种语言的自然语言处理任务。通过掩码语言建模技术实现句子的双向表示学习，适用于序列分类、标记分类、问答等下游任务的微调，可应用于多语言文本分析和跨语言任务场景。

Qwen-7B - 70亿参数规模的多语言开源预训练语言模型

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Qwen-7B是一个70亿参数规模的开源预训练语言模型，基于超过2.4万亿tokens的多语言语料训练而成。该模型支持15万规模的多语言词表，在常识推理、代码生成、数学计算、机器翻译等多个评测任务中表现优异。通过采用RoPE位置编码、SwiGLU激活函数等技术，Qwen-7B具备强大的多语言理解和处理能力，同时支持长文本输入和高效推理。

Mistral-7B-v0.1 - 超越Llama 2的开源大语言模型

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Mistral-7B-v0.1是一个开源的大型语言模型，拥有70亿参数，性能超越Llama 2 13B。该模型采用分组查询注意力、滑动窗口注意力等创新技术，是一个强大的预训练基础模型。需注意，模型尚未包含内容审核机制，使用时需搭配Transformers 4.34.0或更高版本。

YAYI2 - 中科闻歌研发的多语言开源大模型

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YAYI 2，由中科闻歌研发，30B参数的多语言开源大模型。采用超过2万亿Tokens的多语言语料进行预训练，通过百万级指令和人类反馈强化学习微调，极大提升其在多领域的应用效率。现开源YAYI2-30B，助力全球中文AI技术的创新与进步。

Llama-3.2-90B-Vision-Instruct-FP8-dynamic - 基于Meta-Llama架构的FP8量化多语言视觉对话模型

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这是一个基于Meta-Llama-3.2架构开发的视觉语言模型，包含900亿参数。通过FP8量化技术优化，将模型存储空间和GPU内存需求降低约50%。模型支持图像理解和多语言文本生成，主要应用于智能对话系统。借助vLLM后端可实现高效部署和OpenAI兼容服务。

v3_1_pt_ep1_sft_5_based_on_llama3_1_8b_final_data_20241019 - 探索先进的自然语言处理开源模型及其实际应用

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了解先进自然语言处理开源模型的信息，包括用途、评估方法及风险提示。虽然详细信息未完全披露，但以上内容可为开发和应用提供重要参考。

Llama-2-70b-chat-hf - Meta开发的700亿参数对话型语言模型

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Llama-2-70b-chat-hf是Meta开发的大型语言模型,拥有700亿参数。该模型经过对话微调,适用于助手式聊天等场景,在多数基准测试中优于开源聊天模型。Llama 2系列采用优化的transformer架构,通过监督微调和人类反馈强化学习提升性能。模型支持英语商业和研究用途,可用于各种自然语言生成任务。

Meta-Llama-3-8B - Meta发布Llama 3系列8B参数大语言模型

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Meta-Llama-3-8B是Meta公司最新发布的大语言模型,采用优化的Transformer架构,具有8B参数规模和8k上下文窗口。该模型在15万亿以上token的数据上预训练,通用能力和特定任务表现均有提升。模型适用于对话、文本生成等场景,并提供开发工具支持应用开发和微调。

Llama-3.2-1B - Meta推出多语言大规模语言模型支持多种商业和研究场景

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Llama-3.2-1B是Meta开发的多语言大规模语言模型,支持8种语言。采用优化的Transformer架构,经9T token训练,具128K上下文长度。适用于对话、检索、摘要等任务,性能优于多数开源和闭源模型。支持商业和研究用途,可开发AI助手、写作工具等。提供原始和量化版本,适应不同计算资源需求。该模型在多语言处理和应用灵活性方面表现出色。

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