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这些开源项目都是在语言模型领域中具有竞争力的选择。它们具备相似的关键特性和核心优势，如高质量、多功能、支持多种场景等。这些项目还通过引入新特性和改进来提升性能，例如更长的上下文长度和更高效的推理速度。无论是处理对话、分类问题还是进行代码生成，这些开源项目都展现出了非常强大且灵活可扩展的能力。无论您是开发者还是研究人员，这些项目都值得一试。
THUDM/ChatGLM-6B[1]
Stars: 32.2k License: Apache-2.0
ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于 General Language Model (GLM) 架构，具有 62 亿参数。
该项目主要功能包括：
- 支持中英双语：能够处理中文和英文问答和对话。
- 模型量化技术：用户可以在消费级显卡上进行本地部署，并且最低只需 6GB 显存 (INT4 量化级别)。
该项目的关键特性和核心优势包括：
- 强大性能：ChatGLM2-6B 在多个数据集上取得了较高水平，在 MMLU 上提升了 23%，CEval 提升 33%，GSM8K 提升 571% ，BBH 提升 60%。相比初代模型，在同尺寸开源模型中具有竞争力。
- 更长的上下文长度：基于 FlashAttention 技术，将基座模型的上下文长度从 2K 扩展到 32K，并在对话阶段使用 8K 的上下文长度训练，允许更多轮次的对话。
- 高效推理速度与低显存消耗：使用 Multi-query Attention 技术实现更快速、内存消耗更小
THUDM/ChatGLM2-6B[2]
Stars: 3.9k License: NOASSERTION
ChatGLM2-6B 是一款开源的中英双语对话模型，是 ChatGLM-6B 的第二代版本。该项目在保留了初代模型优秀特性的基础上，引入了许多新特性和改进。
以下是 ChatGLM2-6B 的几个主要优势和功能：
- 更强大的性能：通过升级底层模型并进行预训练与人类偏好对齐训练，在各种数据集上取得显著提升。
- 更长的上下文：利用 FlashAttention 技术将上下文长度从原来的2K扩展到32K，并使用8K长度进行对话阶段训练。
- 更高效的推理：采用 Multi-Query Attention 技术，提高生成速度和降低显存占用。
此外，ChatGLM2-6B 还具有完全开放权重、商业使用授权等诸多优点。它不仅在评测结果方面表现出色（如 MMLU 和 C-Eval 上），还可以处理数学问题、知识推理以及长篇文章解析等任务。
这个项目结合最先进技术实现了非常强大且灵活可扩展的对话模型。它在性能、上下文长度和推理效率方面都有显著提升，使其成为同尺寸开源模型中具备竞争力的选择。
Stability-AI/StableLM[3]
Stars: 15.0k License: Apache-2.0
StableLM 是一个稳定的 AI 语言模型项目。
该项目具有以下核心优势和关键特性：
- 高质量：StableLM 使用了大规模数据集进行训练，以提供高度准确且流畅的自然语言处理能力。
- 多种参数设置：该项目提供多个不同大小 (3B、7B 等) 的预训练模型，可以根据需求选择适合的版本。
- 开源可用：所有 StableLM 模型都在 Hugging Face 上托管，并通过 Checkpoint 进行下载。用户可以方便地获取并使用这些开源资源。
databrickslabs/dolly[4]
Stars: 10.5k License: Apache-2.0
Dolly 是 Databricks 开发的一个大型语言模型，它是在 Databricks 机器学习平台上训练得到的。该项目基于 pythia-12b 并使用了约 15,000 条指令/回应微调记录进行训练 (由来自 Databricks 的员工生成)，涵盖了从 InstructGPT 论文中提出的能力领域，包括头脑风暴、分类、封闭问答、生成、信息抽取和开放式问答等方面。虽然 dolly-v2-12b 不属于最先进模型，但其展现出了非常高质量且具有特色的指令跟随行为。
以下是该项目关键特性和核心优势：
- 引导：可以根据给定的指示执行任务。
- 多功能：适用于多种场景如思考问题、分类问题以及各类 QA 等。
- 指令遵循度高：在按照指示完成任务的领域表现出了意外的良好。
bigcode-project/starcoder[5]
Stars: 5.8k License: Apache-2.0
StarCoder 是一个基于源代码和自然语言文本训练的语言模型 (LM)。它的训练数据包括 80 多种不同编程语言以及从 GitHub 问题、提交记录和笔记中提取出来的文本。这个项目展示了该 LM 的能力概览。
以下是 StarCoder 项目的关键特性和核心优势：
- 可用于完成函数实现或推断一行代码中后续字符
- 基于
