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Arsh Llm Gpt
模型概述
Arsh大語言模型是採用GPT-2架構開發的科研輔助項目，通過分階段訓練策略在有限硬件條件下完成訓練，旨在證明大型模型未必需要頂級硬件支持
模型特點
有限硬件訓練
在T4 GPU上通過分階段訓練策略完成模型訓練，每個階段耗時1-2天
多階段訓練
訓練過程分為8個階段，總耗時約4-5天，實現高效訓練
混合數據集
使用olmo-mix-1124數據集進行訓練，並結合多個開源對話數據集微調
模型能力
文本生成
科研輔助
使用案例
科研
科研文獻輔助
輔助科研人員進行文獻分析和內容生成
精選推薦AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
專為泰語設計的80億參數指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，優化了應用場景、檢索增強生成、受限生成和推理任務
大型語言模型
Transformers 支持多種語言
Transformers 支持多種語言L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一個基於SODA數據集訓練的超小型對話模型，專為邊緣設備推理設計，體積僅為Cosmo-3B模型的2%左右。
對話系統 Transformers 英語
Transformers 英語C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基於RoBERTa架構的中文抽取式問答模型，適用於從給定文本中提取答案的任務。
問答系統 中文
R
uer
2,694
98