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1
StableLM
4.7
(15)
StableLM 3B 4E1T ist ein reines Decoder-Sprachmodell, das auf 1 Billion Token aus vielfältigen englischen und Code-Datensätzen für vier Epochen vortrainiert wurde. Die Modellarchitektur basiert auf einem Transformer mit partiellen Rotary Position Embeddings, SwiGLU-Aktivierung, LayerNorm usw.
2
Mistral 7B
4.2
(9)
Mistral-7B-v0.1 ist ein kleines, aber leistungsstarkes Modell, das an viele Anwendungsfälle anpassbar ist. Mistral 7B ist in allen Benchmarks besser als Llama 2 13B, hat natürliche Codierungsfähigkeiten und eine Sequenzlänge von 8k. Es wird unter der Apache 2.0-Lizenz veröffentlicht.
3
bloom 560m
5.0
(1)
4
granite 3.1 MoE 3b
3.5
(1)
5
Llama 3.2 1b
(0)
6
granite 3.3 2b
(0)
7
MPT-7B
(0)
MPT-7B ist ein Decoder-Transformer, der von Grund auf mit 1T Tokens englischen Texts und Codes vortrainiert wurde. Dieses Modell wurde von MosaicML trainiert. MPT-7B ist Teil der Familie der MosaicPretrainedTransformer (MPT)-Modelle, die eine modifizierte Transformer-Architektur verwenden, die für effizientes Training und Inferenz optimiert ist. Diese architektonischen Änderungen umfassen leistungsoptimierte Schichtimplementierungen und die Beseitigung von Kontextlängenbeschränkungen durch den Ersatz von Positions-Embeddings mit Attention with Linear Biases (ALiBi). Dank dieser Modifikationen können MPT-Modelle mit hoher Durchsatzeffizienz und stabiler Konvergenz trainiert werden. MPT-Modelle können auch effizient mit sowohl den standardmäßigen HuggingFace-Pipelines als auch mit NVIDIAs FasterTransformer bereitgestellt werden.
8
Gemma 3n 2b
(0)
9
granite 4 tiny base
(0)
10
Magistral Small
(0)
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