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YAYI2

中科闻歌研发的多语言开源大模型

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。

Yi-1.5-9B-32K - 中型开源模型性能显著提升
GithubHuggingfaceYi-1.5开源模型开源项目模型算术推理编程性能语言理解
Yi-1.5-9B-32K作为中型开源模型,以其在语言理解、推理及阅读理解上的出色表现而著称。经过3.6T预训练和多样化微调,其在编码、数学和指令遵循能力上较前版有大幅提升,适合需要高效开源AI解决方案的用户。
Yi-34B-200K - 开源双语大模型 提升长文本理解能力
GithubHuggingfaceTransformerYi双语大语言模型开源开源项目模型
Yi-34B-200K是开源的双语大语言模型,专注于提升长文本理解。通过在长时间上下文数据上训练5亿个token,Yi-34B-200K的『寻针与草垛』测试表现从89.3%提高到99.8%。其独特的数据集和高效的训练管道,使Yi系列在语言理解、常识推理和阅读理解方面表现优异,超过其他开源模型。该模型适用于个人、学术和中小企业,性价比较高。
Yi-1.5-6B - 提高编码数学与推理性能的AI模型升级
AI模型GithubHuggingfaceYi-1.5开源开源项目技术性能模型预训练
Yi-1.5经过优质语料库的持续预训练和多样化微调,提升了在编码、数学、推理等方面的能力,保持良好的语言理解与常识推理。在多项基准测试中表现突出,不仅在同类开源模型中优越,也在某些测试中超越更大规模的模型。Yi-1.5提供多个Chat与Base模型版本,适用多种应用场景,可通过链接快速获取与部署,为现代AI应用提供有力支持。
Yi-1.5-9B-Chat - 开源语言模型在编码、数学和推理能力方面表现卓越
GithubHuggingfaceYi-1.5人工智能大规模语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
Yi-1.5是Yi系列的升级版本,经过5000亿tokens的高质量语料库训练和300万多样化样本微调。该模型在编码、数学、推理和指令遵循方面表现出色,同时保持了优秀的语言理解、常识推理和阅读理解能力。Yi-1.5提供多种规模的基础模型和对话模型,在多项基准测试中表现优异,为用户提供了一个功能强大的开源语言模型选择。
Yi-1.5-9B-Chat-16K - 编码、数学和推理能力出色的高性能大语言模型
GithubHuggingfaceYi-1.5人工智能大语言模型开源模型开源项目模型模型评测
Yi-1.5是Yi系列的升级版本,经过5000亿高质量语料库的预训练和300万多样化样本的微调。该模型保持了优秀的语言理解、常识推理和阅读理解能力,同时显著提升了编码、数学、推理和指令遵循能力。Yi-1.5提供多种规模的基础模型和对话模型,在多项基准测试中表现优异,某些方面甚至超越了规模更大的模型。
Yi-1.5-34B-32K - 增强代码和推理的高性能AI模型
GithubHuggingfaceYi-1.5大模型开源模型开源项目推理能力模型语言理解
Yi-1.5-34B-32K是Yi的升级版本,通过大规模语料库预训练及多样化样本微调,提升了代码编写、数学运算、推理及指令执行能力,并在语言理解领域表现优秀。该模型在基准测试中表现突出,与更大规模模型媲美甚至超越。可在诸如Hugging Face和ModelScope等平台下载,适用于多种应用场景。
Baichuan2 - 开源大语言模型
Baichuan 2Github大语言模型开源开源项目推理和部署模型微调
Baichuan 2,新一代开源大语言模型,拥有基于2.6万亿Tokens训练的7B与13B版本,展现卓越性能于多语言、法律及医疗领域。开发者经官方审核后,可免费商用。详情见技术报告《Baichuan 2: Open Large-scale Language Models》。
Yi-9B-200K - Yi-9B-200K模型增强长文本处理,优化语言理解与推理
GithubHuggingfaceTransformerYi系列双语大型语言模型开源开源项目模型
Yi系列开源语言模型通过Yi-9B-200K提升长文本解析能力,表现于代码、数学和逻辑推理上尤为突出。该模型使用截至2023年6月的数据集训练,跨语言功能强大,适用于个人、学术和商业环境。
aya-23-8B - 支持23种语言的开源多语言大模型
Aya-23-8BGithubHuggingface人工智能多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
Aya-23-8B是由Cohere For AI开发的开源多语言大模型,基于Command系列模型架构,通过Aya Collection数据集进行指令微调。该模型包含80亿参数,支持阿拉伯语、中文、英语在内的23种语言,具有8192的上下文长度。模型采用优化的Transformer架构,主要面向学术研究和非商业应用场景。
InternVL2-2B - 多模态大语言模型支持多语言及多媒体理解
GithubHuggingfaceInternVL2人工智能多模态大语言模型开源项目模型自然语言处理计算机视觉
InternVL2-2B是一个开源的多模态大语言模型,参数量为2.2B。该模型在文档理解、图表分析和场景文本识别等任务中表现优异,性能接近商业闭源模型。InternVL2-2B支持8K上下文窗口,可处理长文本、多图像和视频输入,大幅提升了多模态理解能力。作为一款出色的开源模型,InternVL2-2B为多模态人工智能研究和应用提供了新的可能性。
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