Llama3.1-Neo-1B-100w是基于Meta-Llama-3.1-8B-Instruct剪枝至1.4B参数规模，并采用LLM-Neo方法（结合LoRA与知识蒸馏）微调的高效语言模型。训练数据采样自BAAI/Infinity-Ins
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发布时间 : 9/10/2024
模型简介
该模型是一个高效参数知识蒸馏后的大型语言模型，专注于文本生成任务，适用于多种自然语言处理场景。
模型特点
高效参数知识蒸馏
采用LLM-Neo方法结合LoRA与知识蒸馏技术，显著减少模型参数量的同时保持性能
轻量化设计
从8B参数剪枝至1.4B，大幅降低计算资源需求
高质量微调数据
使用BAAI/Infinity-Instruct数据集中的精选100万行数据进行微调
模型能力
文本生成
问答系统
指令跟随
知识推理
使用案例
教育
学术问答系统
用于回答学生提出的各类学术问题
在CEVAL高等数学子集上达到31.58%准确率
商业
会计知识问答
处理基础会计相关问题
在CEVAL会计子集上达到24.49%准确率
通用AI助手
日常问题解答
回答日常生活中的各种问题
在PIQA基准测试中达到58.43%准确率
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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