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CofeAITele-FLM (aka FLM-2) is a 52B open-sourced multilingual large language model that features a stable, efficient pre-training paradigm and enhanced factual judgement capabilities. Built upon the decoder-only transformer architecture, it has been trained on approximately 2T tokens. Tele-FLM demonstrates superior performances at its scale, and sometimes surpass larger models. In addition to sharing the model weights, we provide the core designs, engineering practices, and training details, anticipating their benefits for both academic and industrial communities. - **Developed by:** BAAI & TeleAI - **Language(s):** English; Chinese; Other languages - **License:** Apache 2.0 Although we've made extensive efforts to thoroughly clean and filter the training corpus for the model, due to the open nature of the dataset, the model may still have picked up on some unsafe examples. Consequently, the model may still generate unexpected content, including but not limited to discrimination, bias, or offensive language. We would like to strongly advise users not to spread any unsafe content generated by the model. The project developers cannot be held responsible for any repercussions stemming from the dissemination of harmful information.
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cognitivecomputationsVenice Uncensored Dolphin Mistral 24B Venice Edition is a fine-tuned variant of Mistral-Small-24B-Instruct-2501, developed by dphn.ai in collaboration with Venice.ai. This model is designed as an “uncensored” instruct-tuned LLM, preserving...
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$0.2 / 100万入力トークンOpenRouter · cognitivecomputations/dolphin-mistral-24b-venice-edition
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詳細を見る ↗This model is distilled from the zero-shot classification pipeline on the unlabeled GoEmotions dataset using this script. It was trained with mixed precision for 10 epochs and otherwise used the default script arguments. The model can be used like any other model trained on GoEmotions, but will likely not perform as well as a model trained with full supervision. It is primarily intended as a demo of how an expensive NLI-based zero-shot model can be distilled to a more efficient student, allowing a classifier to be trained with only unlabeled data. Note that although the GoEmotions dataset allow multiple labels per instance, the teacher used single-label classification to create psuedo-labels.
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詳細を見る ↗https://huggingface.co/jinaai/jina-embeddings-v2-base-en with ONNX weights to be compatible with Transformers.js.
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aya-101
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