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70B参数的多语言大型预训练语言模型

Meta Llama 3.3是一个70B参数的多语言大型预训练语言模型（LLM），专为多语言对话用例优化，并在常见行业基准测试中表现优于许多现有的开源和封闭聊天模型。该模型采用优化的Transformer架构，并使用监督式微调（SFT）和基于人类反馈的强化学习（RLHF）来符合人类的有用性和安全性偏好。

大型多语言预训练语言模型

Meta Llama 3.1-405B 是由 Meta 开发的一系列大型多语言预训练语言模型，包含8B、70B和405B三种规模的模型。这些模型经过优化的变压器架构，使用监督式微调（SFT）和强化学习与人类反馈（RLHF）进行调优，以符合人类对帮助性和安全性的偏好。Llama 3.1 模型支持多种语言，包括英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语和泰语。该模型在多种自然语言生成任务中表现出色，并在行业基准测试中超越了许多现有的开源和封闭聊天模型。

开源多语言多模态对话模型

GLM-4系列是智谱AI推出的新一代预训练模型，包括GLM-4-9B、GLM-4-9B-Chat、GLM-4-9B-Chat-1M和GLM-4V-9B。这些模型在语义理解、数学推理、代码执行等方面表现出色，支持多达26种语言，并具备网页浏览、代码执行等高级功能。GLM-4V-9B模型还具备高分辨率的视觉理解能力，适合多模态应用场景。

大规模多语言偏好混合数据集

OLMo 2 1124 13B Preference Mixture是一个由Hugging Face提供的大型多语言数据集，包含377.7k个生成对，用于训练和优化语言模型，特别是在偏好学习和指令遵循方面。该数据集的重要性在于它提供了一个多样化和大规模的数据环境，有助于开发更加精准和个性化的语言处理技术。

大规模多模态预训练数据集

allenai/olmo-mix-1124数据集是由Hugging Face提供的一个大规模多模态预训练数据集，主要用于训练和优化自然语言处理模型。该数据集包含了大量的文本信息，覆盖了多种语言，并且可以用于各种文本生成任务。它的重要性在于提供了一个丰富的资源，使得研究人员和开发者能够训练出更加精准和高效的语言模型，进而推动自然语言处理技术的发展。

一款经过优化的大型语言模型，擅长文本生成和对话。

OLMo-2-1124-13B-Instruct是由Allen AI研究所开发的一款大型语言模型，专注于文本生成和对话任务。该模型在多个任务上表现出色，包括数学问题解答、科学问题解答等。它是基于13B参数的版本，经过在特定数据集上的监督微调和强化学习训练，以提高其性能和安全性。作为一个开源模型，它允许研究人员和开发者探索和改进语言模型的科学。

领先的指令遵循模型家族，提供开源数据、代码和配方。

Llama-3.1-Tulu-3-70B-DPO是Tülu3模型家族的一部分，专为现代后训练技术提供全面指南。该模型家族旨在除了聊天之外的多种任务上实现最先进的性能，如MATH、GSM8K和IFEval。它是基于公开可用的、合成的和人为创建的数据集训练的模型，主要使用英语，并遵循Llama 3.1社区许可协议。

先进的指令遵循模型，提供开源数据和代码。

Llama-3.1-Tulu-3-8B是Tülu3指令遵循模型家族的一部分，专为多样化任务设计，包括聊天、数学问题解答、GSM8K和IFEval等。这个模型家族以其卓越的性能和完全开源的数据、代码以及现代后训练技术的全面指南而著称。模型主要使用英文，并且是基于allenai/Llama-3.1-Tulu-3-8B-DPO模型微调而来。

多语言生成语言模型

Aya模型是一个大规模的多语言生成性语言模型，能够在101种语言中遵循指令。该模型在多种自动和人类评估中优于mT0和BLOOMZ，尽管它覆盖的语言数量是后者的两倍。Aya模型使用包括xP3x、Aya数据集、Aya集合、DataProvenance集合的一个子集和ShareGPT-Command等多个数据集进行训练，并在Apache-2.0许可下发布，以推动多语言技术的发展。

多语言大型语言模型，支持23种语言

Aya Expanse是一个具有高级多语言能力的开放权重研究模型。它专注于将高性能的预训练模型与Cohere For AI一年的研究成果相结合，包括数据套利、多语言偏好训练、安全调整和模型合并。该模型是一个强大的多语言大型语言模型，服务于23种语言，包括阿拉伯语、中文（简体和繁体）、捷克语、荷兰语、英语、法语、德语、希腊语、希伯来语、印地语、印尼语、意大利语、日语、韩语、波斯语、波兰语、葡萄牙语、罗马尼亚语、俄语、西班牙语、土耳其语、乌克兰语和越南语。

一个用于自然语言处理的先进模型

Meta-spirit-lm是由Meta公司开发的一款先进的自然语言处理模型，它在Hugging Face平台上发布。这款模型在处理语言相关的任务时表现出色，如文本生成、翻译、问答等。它的重要性在于能够理解和生成自然语言，极大地推动了人工智能在语言理解领域的进步。该模型在开源社区中受到广泛关注，可以用于研究和商业用途，但需遵守FAIR Noncommercial Research License。

多语言大型语言模型

Llama 3.2是由Meta公司推出的多语言大型语言模型（LLMs），包含1B和3B两种规模的预训练和指令调优生成模型。这些模型在多种语言对话用例中进行了优化，包括代理检索和总结任务。Llama 3.2在许多行业基准测试中的表现优于许多现有的开源和封闭聊天模型。

多语言大型语言模型

Llama-3.2-1B是由Meta公司发布的多语言大型语言模型，专注于文本生成任务。该模型使用优化的Transformer架构，并通过监督式微调（SFT）和人类反馈的强化学习（RLHF）进行调优，以符合人类对有用性和安全性的偏好。该模型支持8种语言，包括英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语和泰语，并在多种对话使用案例中表现优异。

开源的专家混合语言模型，具有1.3亿活跃参数。

OLMoE是一个完全开放的、最先进的专家混合模型，具有1.3亿活跃参数和6.9亿总参数。该模型的所有数据、代码和日志都已发布。它提供了论文'OLMoE: Open Mixture-of-Experts Language Models'的所有资源概览。该模型在预训练、微调、适应和评估方面都具有重要应用，是自然语言处理领域的一个里程碑。

多语言对话生成模型

Meta Llama 3.1系列模型是一套预训练和指令调整的多语言大型语言模型（LLMs），包含8B、70B和405B三种规模的模型，专为多语言对话使用案例优化，性能优于许多开源和闭源聊天模型。

大型语言模型，支持多种参数规模

Meta Llama 3 是 Meta 推出的最新大型语言模型，旨在为个人、创作者、研究人员和各类企业解锁大型语言模型的能力。该模型包含从8B到70B参数的不同规模版本，支持预训练和指令调优。模型通过 GitHub 仓库提供，用户可以通过下载模型权重和分词器进行本地推理。Meta Llama 3 的发布标志着大型语言模型技术的进一步普及和应用，具有广泛的研究和商业潜力。

8B参数的大型多语言生成模型

Meta Llama 3.1是一系列预训练和指令调整的多语言大型语言模型（LLMs），包含8B、70B和405B大小的版本，支持8种语言，专为多语言对话用例优化，并在行业基准测试中表现优异。Llama 3.1模型采用自回归语言模型，使用优化的Transformer架构，并通过监督式微调（SFT）和强化学习结合人类反馈（RLHF）来提高模型的有用性和安全性。

轻量级大语言模型，专注于文本生成。

Index-1.9B-Pure是Index系列模型中的轻量版本，专为文本生成而设计。它在2.8T的中英文语料上进行了预训练，与同等级模型相比，在多个评测基准上表现领先。该模型特别过滤了所有指令相关数据，以验证指令对benchmark的影响，适用于需要高质量文本生成的领域。

基于大规模数据的高质量信息抽取模型

雅意信息抽取大模型（YAYI-UIE）由中科闻歌算法团队研发，是一款在百万级人工构造的高质量信息抽取数据上进行指令微调的模型。它能够统一训练信息抽取任务，包括命名实体识别（NER）、关系抽取（RE）和事件抽取（EE），覆盖了通用、安全、金融、生物、医疗、商业等多个场景的结构化抽取。该模型的开源旨在促进中文预训练大模型开源社区的发展，并通过开源共建雅意大模型生态。

新一代多语言预训练模型，性能卓越。

Qwen2是一系列经过预训练和指令调整的模型，支持多达27种语言，包括英语和中文。这些模型在多个基准测试中表现出色，特别是在编码和数学方面有显著提升。Qwen2模型的上下文长度支持高达128K个token，适用于处理长文本任务。此外，Qwen2-72B-Instruct模型在安全性方面与GPT-4相当，显著优于Mistral-8x22B模型。

印度领先的多语言生成式AI应用

apna AI是印度首款多语言生成式AI应用，旨在通过先进的人工智能技术，为印度用户提供一个能够进行自然语言交流的智能伴侣。它不仅能够理解多种印度语言，还能生成富有创意和个性化的内容，满足用户在聊天、娱乐、学习等多方面的需求。

多语言指令微调的大型语言模型

Aya-23-8B是由Cohere For AI开发的指令微调模型，具有23种语言的强大多语言能力，专注于将高性能预训练模型与Aya Collection结合，为研究人员提供高性能的多语言模型。

第二代多模态预训练对话模型

CogVLM2是由清华大学团队开发的第二代多模态预训练对话模型，它在多个基准测试中取得了显著的改进，支持8K内容长度和1344*1344的图像分辨率。CogVLM2系列模型提供了支持中文和英文的开源版本，能够与一些非开源模型相媲美的性能。

一款基于NVIDIA的高性能对话式问答和检索增强型生成模型。

Llama3-ChatQA-1.5-70B 是由 NVIDIA 开发的一款先进的对话式问答和检索增强型生成（RAG）模型。该模型基于 Llama-3 基础模型，并使用改进的训练方法，特别增强了表格和算术计算能力。它有两个变体：Llama3-ChatQA-1.5-8B 和 Llama3-ChatQA-1.5-70B。该模型在多个对话式问答基准测试中取得了优异的成绩，显示出其在处理复杂对话和生成相关回答方面的高效能力。

一款基于NVIDIA技术构建的高级对话问答和生成模型

Llama3-ChatQA-1.5-8B是一款由NVIDIA开发的高级对话问答和检索增强生成(RAG)模型。该模型在ChatQA (1.0)的基础上进行了改进，通过增加对话问答数据来增强其表格和算术计算能力。它有两个变体：Llama3-ChatQA-1.5-8B和Llama3-ChatQA-1.5-70B，都是使用Megatron-LM进行训练，然后转换为Hugging Face格式。该模型在ChatRAG Bench的基准测试中表现出色，适用于需要复杂对话理解和生成的场景。

星辰语义大模型，智能对话助手

TeleChat是由中电信人工智能科技有限公司研发的星辰语义大模型，具备强大的对话生成能力，支持多轮对话，适用于多种场景的智能问答和内容生成。模型经过大量高质量中英文语料训练，具备优秀的通用问答、知识类、代码类、数学类问答能力。

基于7B参数的强大对话智能语言模型

360Zhinao是由奇虎360开源的一系列7B规模的智能语言模型,包括基础模型和三个不同长度上下文的对话模型。这些模型经过大规模中英文语料预训练,在自然语言理解、知识、数学、代码生成等多种任务上表现出色,并具有强大的长文本对话能力。模型可用于各种对话式应用的开发和部署。

基于 Transformer 的预训练语言模型系列

Qwen1.5 是基于 Transformer 架构的解码器语言模型系列，包括不同规模的模型。具有 SwiGLU 激活、注意力 QKV 偏置、组查询注意力等特性。支持多种自然语言和代码。推荐进行后续训练，如 SFT、RLHF 等。定价免费。

谷歌70亿参数的语言模型

Gemma-7B是由谷歌开发的一个具有70亿参数的大型预训练语言模型，旨在提供强大的自然语言处理能力。它能够理解和生成文本，支持多种语言，适用于多种应用场景。