# 知識增強

騰訊混元A13B指令模型的量化版本，通過技術手段在保證性能的同時提升運行效率。

Qwen3-Reranker-0.6B的量化版本，致力於讓知識為每個人所用。

KnowledgeCore.12B 是一個通過 mergekit 工具合併的 12B 參數規模的大型語言模型，基於 PocketDoc/Dans-PersonalityEngine-V1.1.0-12b 和 inflatebot/MN-12B-Mag-Mell-R1 模型融合而成。

Mistral 7B OpenOrca是基於Mistral-7B架構的大語言模型，由OpenOrca團隊訓練，專注於文本生成任務。

Qwen2.5-14B-YOYO-V5是基於Qwen2.5-14B基礎模型，通過融合多個預訓練語言模型而成的增強版本。

邏輯羊駝是由Goppa AI開發的精調語言模型，基於LLaMA的10億參數基礎版本，通過注入知識和邏輯推理能力得到增強，適用於終端設備應用。

基於Model Stock方法融合的Llama 3.1 8B系列模型，結合了Dolermed和Smarteaz兩個變體的優勢

GLM-4-9B是智譜AI推出的GLM-4系列最新一代預訓練模型的開源版本，具備卓越的語義、數學、推理、代碼和知識能力。

基於Qwen/Qwen2.5-7B模型在多語言數據集上微調的大語言模型，支持13種語言處理

Llama-3.1-Storm-8B是基於Llama-3.1-8B-Instruct構建的改進模型，在多項基準測試中表現優異，適用於對話和函數調用任務。

Llama-3.1-Storm-8B 是基於 Llama-3.1-8B-Instruct 開發的模型，旨在提升 80 億參數模型類的對話和函數調用能力。

Phi-3-mini-4k-instruct 是微軟發佈的一個小型指令微調語言模型，基於 Phi-3 架構，適用於多種自然語言處理任務。

BioMistral-7B-slerp是通過SLERP方法合併BioMistral-7B和Mistral-7B-Instruct-v0.1的醫學領域語言模型，專注於生物醫學文本處理

無畏女僕-20B是一個基於多個優秀模型融合的文本生成模型，目標是打造更聰明、更擅長遵循指令的Noromaid模型。

這是一個基於Open Llama 3B V2架構的模型，使用WizardLM_evol_instruct_V2_196k數據集訓練而成，適用於指令跟隨任務。

kaori-70b-v1 是一個基於LLaMA2架構的大語言模型，由Kaeri和Jenti團隊使用Open-Platypus、dolphin和OpenOrca數據集進行微調。

CausalLM 7B是一個基於Llama 2架構的多語言大語言模型，支持中英文文本生成任務。

KRISSBERT是一個基於知識增強自監督學習的生物醫學實體鏈接模型，通過利用無標註文本和領域知識訓練上下文編碼器，有效解決實體名稱多樣性變異和歧義性問題。

KE-T5是由韓國電子技術研究院開發的基於T5架構的韓英雙語文本生成模型，支持跨語言知識遷移的對話生成任務。