支持中英双语和多种插件的开源对话语言模型,MOSS基座语言模型在约七千亿中英文以及代码单词上预训练得到,后续经过对话指令微调、插件增强学习和人类偏好训练具备多轮对话能力及...
中国人民大学GSAI研究人员开发的基于聊天的大语言模型。它是在LLaMA的基础上微调开发的,具有高质量的英文和中文指令。 YuLan-Chat可以与用户聊天,很好地遵循英文或中文指令,并且可以在量化后部署在GPU(A800-80G或RTX3090)上。
由百川智能推出的新一代开源大语言模型,采用 2.6 万亿 Tokens 的高质量语料训练,在多个权威的中文、英文和多语言的通用、领域 benchmark上取得同尺寸最佳的效果,发布包含有7B、13B的Base和经过PPO训练的Chat版本,并提供了Chat版本的4bits量化。
中文领域效果最好的开源底座模型之一,针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语训练,辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持
元语智能发布的一系列支持中英双语的功能型对话语言大模型,在微调数据、人类反馈强化学习、思维链等方面进行了优化。
Fengshenbang-LM(封神榜大模型)是IDEA研究院认知计算与自然语言研究中心主导的大模型开源体系,该项目开源了姜子牙通用大模型V1,是基于LLaMa的130亿参数的大规模预训练模型,具备翻译,编程,文本分类,信息抽取,摘要,文案生成,常识问答和数学计算等能力。除姜子牙系列模型之外,该项目还开源了太乙、二郎神系列等模型。
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