Xwen-Chat

1年前发布 20 0 0

Xwen-Chat由xwen-team开发,为满足高质量中文对话模型需求而生,填补领域空白。其有多个版本,具备强大语言理解与生成能力,可处理复杂语言任务,生成自然对话内容,适用于智能客服等场景,在Hugging Face平台免费提供。

收录时间:
2025-06-02
Xwen-ChatXwen-Chat

Xwen-Chat由xwen-team开发,为满足高质量中文对话模型需求而生,填补领域空白。其有多个版本,具备强大语言理解与生成能力,可处理复杂语言任务,生成自然对话内容,适用于智能客服等场景,在Hugging Face平台免费提供。

数据统计

相关导航

Llasa-1B

Llasa-1B

Llasa-1B 是一个由香港科技大学音频实验室开发的文本转语音模型。它基于 LLaMA 架构,通过结合 XCodec2 代码本中的语音标记,能够将文本转换为自然流畅的语音。该模型在 25 万小时的中英文语音数据上进行了训练,支持从纯文本生成语音,也可以利用给定的语音提示进行合成。其主要优点是能够生成高质量的多语言语音,适用于多种语音合成场景,如有声读物、语音助手等。该模型采用 CC BY-NC-ND 4.0 许可证,禁止商业用途。
SmolLM2-1.7B

SmolLM2-1.7B

SmolLM2是一系列轻量级的语言模型,包含135M、360M和1.7B参数的版本。这些模型能够在保持轻量级的同时解决广泛的任务,特别适合在设备上运行。1.7B版本的模型在指令遵循、知识、推理和数学方面相较于前代SmolLM1-1.7B有显著进步。它使用包括FineWeb-Edu、DCLM、The Stack等多个数据集进行了训练,并且通过使用UltraFeedback进行了直接偏好优化(DPO)。该模型还支持文本重写、总结和功能调用等任务。
EXAONE-3.5-32B-Instruct-AWQ

EXAONE-3.5-32B-Instruct-AWQ

EXAONE-3.5-32B-Instruct-AWQ是LG AI Research开发的一系列指令调优的双语(英语和韩语)生成模型,参数从2.4B到32B不等。这些模型支持长达32K令牌的长上下文处理,在真实世界用例和长上下文理解方面展现出最先进的性能,同时在与最近发布的类似大小模型相比,在通用领域保持竞争力。该模型通过AWQ量化技术,实现了4位组级别的权重量化,优化了模型的部署效率。
InternVL2_5-4B-MPO-AWQ

InternVL2_5-4B-MPO-AWQ

InternVL2_5-4B-MPO-AWQ是一个多模态大型语言模型(MLLM),专注于提升模型在图像和文本交互任务中的表现。该模型基于InternVL2.5系列,并通过混合偏好优化(MPO)进一步提升性能。它能够处理包括单图像和多图像、视频数据在内的多种输入,适用于需要图像和文本交互理解的复杂任务。InternVL2_5-4B-MPO-AWQ以其卓越的多模态能力,为图像-文本到文本的任务提供了一个强大的解决方案。

暂无评论

您必须登录才能参与评论!
立即登录
none
暂无评论...