YAYI2

中科闻歌研发的多语言开源大模型

YAYI2-30B 多语言大语言模型开源中文预训练性能提升 Github 开源项目

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。

bigyi-15b - 合并模型技术的进步：探索创新设计

GithubHuggingfacebigyi-15bmergekit上下文合并方法开源项目模型语言模型

Bigyi-15b融合了若干预训练语言模型，利用mergekit工具及passthrough合并方法，以01-ai/Yi-9B为核心，具备4k上下文处理能力。此模型增强了在多应用场景中的表现，比如复杂数值计算与自然语言生成，同时优化了信息匹配准确性。

Chinese-LLaMA-Alpaca-2 - 基于Meta发布的可商用大模型Llama-2开的中文LLaMA&Alpaca大模型的第二期项目

Chinese-LLaMA-Alpaca-2FlashAttention-2Github中文词表大模型开源项目长上下文

Chinese-LLaMA-Alpaca-2项目基于Meta的Llama-2模型开发，提供了全新的中文LLaMA-2基座模型和Alpaca-2指令精调大模型，专注于优化中文词表和扩展模型训练。模型支持大规模中文数据增量训练，显著提升中文语义和指令理解能力。支持4K至64K上下文长度，实现人类偏好对齐，提供多种工具支持部署和应用推广。适用于企业和研究机构进行语言模型深度研发和实用应用，如对话系统和文本分析等。

Qwen2-7B - 开源大语言模型在多项基准测试中展现优异性能

GithubHuggingfaceQwen2人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理

Qwen2-7B是新一代Qwen大语言模型系列的7B参数基础版本。该模型在语言理解、生成、多语言处理、编程、数学和推理等多个领域的基准测试中展现出优异表现，不仅超越了大多数开源模型，还与专有模型实力相当。Qwen2-7B基于改进的Transformer架构，引入了SwiGLU激活函数、注意力QKV偏置和组查询注意力等创新技术，并优化了分词器以更好地支持多种自然语言和编程语言。

internlm2-chat-7b - 70亿参数大模型实现20万字超长文本理解及多场景智能对话

GithubHuggingfaceInternLM2人工智能代码解释器大语言模型开源项目模型超长上下文

InternLM2-chat-7b作为书生·浦语第二代大模型的70亿参数版本，搭载20万字超长上下文理解技术，在复杂推理、数学运算、代码编程等核心任务上性能卓越。模型集成代码解释器和数据分析工具，通过增强型工具调用机制高效完成多步骤任务。在MMLU、AGIEval等主流评测基准上展现出同级别最优性能。该开源项目面向学术研究完全开放，同时提供免费商业授权渠道。

gpt-2 - GPT-2模型展现自然语言处理新境界

GPT-2GithubOpenAI开源项目机器学习自然语言处理语言模型

GPT-2是OpenAI开发的自然语言处理模型，展现了无监督学习在多任务处理中的卓越能力。项目开源了模型代码和预训练模型，便于研究人员探索其潜力。尽管性能出色，使用时仍需审慎评估其适用性，尤其是在安全关键领域。该项目也鼓励深入研究GPT-2的行为特征及其潜在影响。

Firefly-LLaMA2-Chinese - 低资源高效的中英文LLaMA2模型预训练与指令微调

Firefly-LLaMA2-ChineseGithubHuggingface中英双语模型低资源增量预训练大模型技术开源项目

本项目专注于低资源增量预训练与多轮指令微调，提升LLaMA2模型在中文领域的表现。支持对多种中英文预训练模型进行扩充与优化，开源了7B和13B的Base与Chat模型。在Open LLM Leaderboard和CMMLU榜单上表现出色，以4*V100完成高效训练，远低于其他模型的GPU资源需求。提供全项目信流程训练代码及数据，对LLaMA2、Baichuan2等多个模型进行详细评测，确保用户获得全面权威的模型性能数据。

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。

Qwen2-1.5B-Instruct-GGUF - Qwen2提供出色的多语言支持与兼容性

GithubHuggingfaceQwen2Transformer架构多语言能力大语言模型开源项目指令调优模型

Qwen2系列涵盖基础及指令微调语言模型，参数规模从0.5亿到72亿，具有优秀的多语言、编码及推理能力。1.5B版本展示了卓越的语言理解与生成能力，可媲美专有模型。本地可通过llama.cpp运行，并兼容OpenAI API以简便方式访问。多种模式与量化选项，适应不同需求与应用场景。

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。

Qwen2.5-1.5B - 多语言支持的15亿参数基础语言模型

GithubHuggingfaceQwen2.5人工智能大语言模型开源项目模型深度学习自然语言处理

Qwen2.5-1.5B是一个具有15亿参数的基础语言模型。它支持29种以上语言，可处理32,768个token的上下文，生成8K token的文本。该模型在编码、数学和结构化数据处理方面表现优异。采用transformer架构，包含RoPE和SwiGLU等技术。Qwen2.5-1.5B适合进一步微调和应用开发，但不建议直接用于对话任务。

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