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高效計算

# 高效計算

Falcon H1 1.5B Instruct
其他
獵鷹-H1是由TII開發的高效混合架構語言模型，結合了Transformers和Mamba架構的優勢，支持英語和多語言任務。
大型語言模型 Transformers
F
tiiuae
1,022
4
Ring Lite Linear Preview
MIT
玲瓏線性預覽版是由InclusionAI開源發佈的混合線性稀疏大語言模型，總參數量17.1B，激活參數量3.0B。該模型基於混合線性注意力機制實現長文本推理，在推理過程中具備近線性計算複雜度與近恆定空間複雜度。
大型語言模型 支持多種語言
R
inclusionAI
25
8
Kanana Nano 2.1b Embedding
Kanana是由Kakao開發的雙語(韓語/英語)語言模型系列，在韓語任務上表現卓越，在英語任務上具備競爭力，相比同規模模型顯著降低計算成本。
大型語言模型 Transformers 支持多種語言
K
kakaocorp
7,722
20
Kanana Nano 2.1b Base
Kanana是由Kakao開發的雙語大語言模型系列，在韓語任務上表現卓越，同時在英語任務上保持競爭力。2.1b版本是該系列的輕量級基礎模型。
大型語言模型 Transformers 支持多種語言
K
kakaocorp
4,039
33
Kanana Nano 2.1b Instruct
Kanana是由Kakao開發的雙語(韓語/英語)語言模型系列，該2.1B參數版本在韓語表現上超越同類模型，同時保持高效計算成本。
大型語言模型 Transformers 支持多種語言
K
kakaocorp
5,994
59
Prosparse Llama 2 7b
基於LLaMA-2-7B的激活稀疏化大語言模型，通過ProSparse方法實現高稀疏率(89.32%)且保持原始性能
大型語言模型 Transformers 英語
P
SparseLLM
152
15
Molm 700M 4B
Apache-2.0
MoLM是基於混合專家(MoE)架構的語言模型系列，700M-4B版本總參數量40億，計算消耗相當於7億參數的稠密模型
大型語言模型 Transformers
M
ibm-research
36
6
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