需求人群:
"目标受众为开发者、数据科学家和机器学习工程师,他们可以利用这个模型进行自然语言处理、聊天机器人开发、文本生成等任务。该模型的高准确性和自我修正能力使其成为这些专业人士的理想选择。"
使用场景示例:
用于开发能够自我修正错误的聊天机器人。
在文本生成任务中,提高生成文本的逻辑一致性和准确性。
作为研究工具,帮助研究人员探索和改进语言模型的推理能力。
产品特色:
使用 Reflection-Tuning 技术进行训练,提高推理准确性。
在推理过程中,模型会使用 <thinking> 和 </thinking> 标签来展示其内部思考过程。
当模型发现推理错误时,会使用 <reflection> 标签进行自我修正。
支持使用与 Llama 3.1 相同的代码、管道等进行采样。
使用标准的 Llama 3.1 聊天模板格式,同时训练了一些新的特殊标记来辅助推理和反思。
推荐使用温度为 0.7 和 top_p 为 0.95 的参数设置以提高性能。
在消息末尾添加 'Think carefully.' 可以提高准确性。
使用教程:
访问 Hugging Face 平台并找到 Reflection Llama-3.1 70B 模型。
阅读模型文档,了解如何配置和使用模型。
根据推荐设置调整模型参数,如温度和 top_p。
在模型输入中添加 'Think carefully.' 以提高输出的准确性。
使用模型进行文本生成或其他自然语言处理任务。
分析模型输出,检查是否需要进一步的调整或优化。
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世界顶尖的开源大型语言模型
Reflection Llama-3.1 70B 是目前世界上顶尖的开源大型语言模型(LLM),采用名为 Reflection-Tuning 的新技术进行训练,使模型能够检测其推理中的错误并进行修正。该模型在合成数据上进行了训练,这些数据由 Glaive 生成。对于正在训练模型的用户来说,Glaive 是一个非常出色的工具。该模型使用标准的 Llama 3.1 聊天格式,通过特殊的标签来区分模型的内部思考和最终答案,从而提升用户体验。
高效开源的大型语言模型
OLMoE-1B-7B 是一个具有1亿活跃参数和7亿总参数的专家混合型大型语言模型(LLM),于2024年9月发布。该模型在成本相似的模型中表现卓越,与更大的模型如Llama2-13B竞争。OLMoE完全开源,支持多种功能,包括文本生成、模型训练和部署等。
Sonus-1:开启大型语言模型(LLMs)的新时代
Sonus-1是Sonus AI推出的一系列大型语言模型(LLMs),旨在推动人工智能的边界。这些模型以其高性能和多应用场景的多功能性而设计,包括Sonus-1 Mini、Sonus-1 Air、Sonus-1 Pro和Sonus-1 Pro (w/ Reasoning)等不同版本,以满足不同需求。Sonus-1 Pro (w/ Reasoning)在多个基准测试中表现突出,特别是在推理和数学问题上,展现了其超越其他专有模型的能力。Sonus AI致力于开发高性能、可负担、可靠且注重隐私的大型语言模型。
多模态大型语言模型,展示卓越的整体性能。
InternVL2.5-MPO是一个先进的多模态大型语言模型系列,它基于InternVL2.5和混合偏好优化构建。该模型整合了新增量预训练的InternViT与各种预训练的大型语言模型,包括InternLM 2.5和Qwen 2.5,使用随机初始化的MLP投影器。InternVL2.5-MPO在新版本中保留了与InternVL 2.5及其前身相同的模型架构,遵循“ViT-MLP-LLM”范式。该模型支持多图像和视频数据,通过混合偏好优化(MPO)进一步提升模型性能,使其在多模态任务中表现更优。
多模态大型语言模型,提升文本、图像和视频数据处理能力。
Valley是由字节跳动开发的多模态大型模型(MLLM),旨在处理涉及文本、图像和视频数据的多种任务。该模型在内部电子商务和短视频基准测试中取得了最佳结果,远超过其他开源模型,并在OpenCompass多模态模型评估排行榜上展现了出色的性能,平均得分67.40,位列已知开源MLLMs(<10B)中的前两名。
最强大的RWKV模型变体,打破多项英语基准测试。
Q-RWKV-6 32B Instruct Preview是由Recursal AI开发的最新RWKV模型变体,它在多项英语基准测试中超越了之前所有的RWKV、State Space和Liquid AI模型。这个模型通过将Qwen 32B Instruct模型的权重转换到定制的QRWKV6架构中,成功地用RWKV-V6注意力头替换了现有的Transformer注意力头,这一过程是由Recursal AI团队与RWKV和EleutherAI开源社区联合开发的。该模型的主要优点包括在大规模计算成本上的显著降低,以及对环境友好的开源AI技术。
开源多模态大型语言模型系列
InternVL 2.5是基于InternVL 2.0的高级多模态大型语言模型系列,它在保持核心模型架构的同时,在训练和测试策略以及数据质量方面引入了显著的增强。该模型深入探讨了模型扩展与性能之间的关系,系统地探索了视觉编码器、语言模型、数据集大小和测试时配置的性能趋势。通过在包括多学科推理、文档理解、多图像/视频理解、现实世界理解、多模态幻觉检测、视觉定位、多语言能力和纯语言处理在内的广泛基准测试中进行的广泛评估,InternVL 2.5展现出了与GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet等领先商业模型相媲美的竞争力。特别是,该模型是第一个在MMMU基准测试中超过70%的开源MLLM,通过链式思考(CoT)推理实现了3.7个百分点的提升,并展示了测试时扩展的强大潜力。
高性能英文文本生成模型
OLMo-2-1124-7B-SFT是由艾伦人工智能研究所(AI2)发布的一个英文文本生成模型,它是OLMo 2 7B模型的监督微调版本,专门针对Tülu 3数据集进行了优化。Tülu 3数据集旨在提供多样化任务的顶尖性能,包括聊天、数学问题解答、GSM8K、IFEval等。该模型的主要优点包括强大的文本生成能力、多样性任务处理能力以及开源的代码和训练细节,使其成为研究和教育领域的有力工具。
7B参数的大型语言模型,提升自然语言处理能力
OLMo 2 7B是由Allen Institute for AI (Ai2)开发的一款7B参数的大型语言模型,它在多个自然语言处理任务上展现出色的表现。该模型通过在大规模数据集上的训练,能够理解和生成自然语言,支持多种语言模型相关的科研和应用。OLMo 2 7B的主要优点包括其大规模的参数量,使得模型能够捕捉到更加细微的语言特征,以及其开源的特性,促进了学术界和工业界的进一步研究和应用。
先进的文本生成模型,支持多样化任务
Llama-3.1-Tulu-3-8B-DPO是Tülu3模型家族中的一员,专注于指令遵循,提供完全开源的数据、代码和配方,旨在作为现代后训练技术的全面指南。该模型专为聊天以外的多样化任务设计,如MATH、GSM8K和IFEval,以达到最先进的性能。模型主要优点包括开源数据和代码、支持多种任务、以及优秀的性能。产品背景信息显示,该模型由Allen AI研究所开发,遵循Llama 3.1社区许可协议,适用于研究和教育用途。
O1复制之旅:战略进展报告第一部分
O1-Journey是由上海交通大学GAIR研究组发起的一个项目,旨在复制和重新想象OpenAI的O1模型的能力。该项目提出了“旅程学习”的新训练范式,并构建了首个成功整合搜索和学习在数学推理中的模型。这个模型通过试错、纠正、回溯和反思等过程,成为处理复杂推理任务的有效方法。
高效能小型语言模型
Zamba2-7B是由Zyphra团队开发的一款小型语言模型,它在7B规模上超越了当前领先的模型,如Mistral、Google的Gemma和Meta的Llama3系列,无论是在质量还是性能上。该模型专为在设备上和消费级GPU上运行以及需要强大但紧凑高效模型的众多企业应用而设计。Zamba2-7B的发布,展示了即使在7B规模上,前沿技术仍然可以被小团队和适度预算所触及和超越。
小型语言模型调研、测量与洞察
SLM_Survey是一个专注于小型语言模型(SLMs)的研究项目,旨在通过调研和测量,提供对这些模型的深入了解和技术评估。该项目涵盖了基于Transformer的、仅解码器的语言模型,参数范围在100M至5B之间。通过对59个最先进的开源SLMs进行调研,分析了它们的技术创新,并在多个领域评估了它们的能力,包括常识推理、上下文学习、数学和编程。此外,还对它们的运行时成本进行了基准测试,包括推理延迟和内存占用。这些研究对于推动SLMs领域的研究具有重要价值。
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。
RWKV v6 Finch 14B,开源大模型,高效处理长文本。
RWKV v6 Finch 14B是RWKV架构的第六个版本,也是该系列中最大的模型。它通过引入数据依赖性到token shift和time-mixing中,提高了处理长文本时的效率。Finch 14B模型在处理提示时,能够更好地管理其长期记忆,从而提供更广泛的应用范围。该模型是开源的,由Linux Foundation认可,并且接受社区的GPU集群时间捐赠以支持训练。
9天内预训练的紧凑型大型语言模型
1.5-Pints是一个开源的紧凑型大型语言模型(LLM),它在9天内使用高质量数据进行预训练,旨在成为与Apple OpenELM和Microsoft Phi相当的AI助手。该模型的代码库和架构公开,以促进模型的复制、实验和进一步的开源开发。
一个正在训练中的开源语言模型,具备“听力”能力。
llama3-s是一个开放的、正在进行中的研究实验,旨在将基于文本的大型语言模型(LLM)扩展到具有原生“听力”能力。该项目使用Meta的Chameleon论文启发的技术,专注于令牌传递性,将声音令牌扩展到LLM的词汇表中,未来可能扩展到各种输入类型。作为一个开源科学实验,代码库和数据集都是公开的。
300行代码实现基于LLM的语音转录。
WeST是一个开源的语音识别转录模型,以300行代码的简洁形式,基于大型语言模型(LLM)实现语音到文本的转换。它由一个大型语言模型、一个语音编码器和一个投影器组成,其中仅投影器部分可训练。WeST的开发灵感来源于SLAM-ASR和LLaMA 3.1,旨在通过简化的代码实现高效的语音识别功能。
开源框架,支持数据驱动的自适应语言代理。
aiwaves-cn/agents 是一个开源框架,专注于数据驱动的自适应语言代理。它提供了一种系统化框架,通过符号学习训练语言代理,灵感来源于用于训练神经网络的连接主义学习过程。该框架实现了反向传播和基于梯度的权重更新,使用基于语言的损失、梯度和权重,支持多代理系统的优化。
52B参数的开源多语言大型语言模型
Tele-FLM(亦称FLM-2)是一个52亿参数的开源多语言大型语言模型,具有稳定高效的预训练范式和增强的事实判断能力。基于解码器仅变换器架构,已在大约2T的token上进行训练。Tele-FLM在同等规模上展现出优越的性能,有时甚至超越了更大的模型。除了分享模型权重外,我们还提供了核心设计、工程实践和训练细节,期待它们对学术界和工业界社区都有所裨益。
大型语言模型的详细列表和信息
Models Table 提供了一个包含300多个大型语言模型的列表,这些模型被所有主要的AI实验室使用,包括Amazon Olympus, OpenAI GPT-5, OpenAI GPT-6等。该列表展示了大型语言模型的发展趋势和多样性,对于AI研究者和开发者来说是一个宝贵的资源。
易用的大规模语言模型知识编辑框架
EasyEdit 是一个面向大型语言模型(LLMs)的易用知识编辑框架,旨在帮助用户高效、准确地调整预训练模型的特定行为。它提供了统一的编辑器、方法和评估框架,支持多种知识编辑技术,如ROME、MEND等,并提供了丰富的数据集和评估指标,以衡量编辑的可靠性、泛化性、局部性和可移植性。
一个完全开源的大型语言模型,提供先进的自然语言处理能力。
MAP-NEO是一个完全开源的大型语言模型,它包括预训练数据、数据处理管道(Matrix)、预训练脚本和对齐代码。该模型从零开始训练,使用了4.5T的英文和中文token,展现出与LLaMA2 7B相当的性能。MAP-NEO在推理、数学和编码等具有挑战性的任务中表现出色,超越了同等规模的模型。为了研究目的,我们致力于实现LLM训练过程的完全透明度,因此我们全面发布了MAP-NEO,包括最终和中间检查点、自训练的分词器、预训练语料库以及高效稳定的优化预训练代码库。
开源基础模型,用于代码智能任务,支持116种编程语言。
Granite Code Models 是 IBM 开发的一系列开源基础模型,专为代码生成任务设计,如修复错误、解释代码、文档化代码等。这些模型在多种编程语言上进行了训练,并在不同的代码相关任务上达到了最先进的性能。主要优点包括全面的性能、企业级的信任度以及遵循 IBM 的 AI 伦理原则进行训练。
开源框架,用于构建模块化的生产级应用程序。
Cognita 是一个开源框架,用于组织 RAG(Retrieval Augmented Generation)代码库,并提供一个前端界面,以便在不同的 RAG 定制中进行实验。它提供了一种简单的方法来组织代码库,使得在本地测试变得容易,同时也能够部署到生产环境中。Cognita 使用 Langchain/Llamaindex 作为底层技术,并提供了一个组织结构,使得每个 RAG 组件都是模块化的、API 驱动的,并且易于扩展。
一款专为生物医学领域设计的开源大型语言模型
OpenBioLLM-8B是由Saama AI Labs开发的先进开源语言模型,专为生物医学领域设计。该模型在大量高质量的生物医学数据上进行了微调,能够理解并生成具有领域特定准确性和流畅性的文字。它在生物医学基准测试中的表现超越了其他类似规模的开源生物医学语言模型,并与更大的专有和开源模型如GPT-3.5和Meditron-70B相比也展现出更好的结果。
Qwen1.5系列首个千亿参数开源模型,多语言支持,高效Transformer解码器架构。
Qwen1.5-110B是Qwen1.5系列中规模最大的模型,拥有1100亿参数,支持多语言,采用高效的Transformer解码器架构,并包含分组查询注意力(GQA),在模型推理时更加高效。它在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美,在Chat评估中表现出色,包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。该模型的发布展示了在模型规模扩展方面的巨大潜力,并且预示着未来通过扩展数据和模型规模,可以获得更大的性能提升。
高效的企业级人工智能模型,低成本实现高质量定制模型。
Snowflake Arctic 是一款专为企业级人工智能任务设计的大规模语言模型(LLM),它在 SQL 生成、编码以及指令遵循等基准测试中表现出色,即使与计算预算更高的开源模型相比也毫不逊色。Arctic 通过其高效的训练和推理,为 Snowflake 客户以及广大 AI 社区提供了一种成本效益极高的定制模型创建方式。此外,Arctic 采用 Apache 2.0 许可,提供无门槛的权重和代码访问,并通过开源数据配方和研究洞察,进一步推动了社区的开放性和成本效益。
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