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pytorch
neo_scalinglaw_980M
NEO ?Neo-Models | ?Neo-Datasets | Github Neo is a completely open source large language model, inclu
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pytorch
neo_exp9.6
当前模型的贡献者未提供更加详细的模型介绍。模型文件和权重，可浏览“模型文件”页面获取。 您可以通过如下git clone命令，或者ModelScope SDK来下载模型 SDK下载 #安装ModelS
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pytorch
PkuGAModel_EMB_ZH
FlagEmbedding Model List | FAQ | Usage | Evaluation |
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pytorch
neo_exp9.4
当前模型的贡献者未提供更加详细的模型介绍。模型文件和权重，可浏览“模型文件”页面获取。 您可以通过如下git clone命令，或者ModelScope SDK来下载模型 SDK下载 #安装ModelS
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0
pytorch
Yi-1.5-9B-Chat-AWQ
About Quantization 我们使用modelscope swift仓库进行AWQ 4bit量化. 量化文档可以查看这里. 量化命令如下: We use the modelscope swi
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文生图基础模型集合
主要是将 Stable Diffusion 的 CHECKPOINT.safetensors 文件解析保存，提高基础模型加载速度 您可以通过如下git clone命令，或者ModelScope SDK
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qwen_1.8B-SFT
qwen_1.8B-SFT 此模型是基于qwen1.8B-base模型进行SFT训练的一个chat模型，由于SFT训练语料较少，约为172万条，并且maxseq_len为512，因此具有一定的局限性，
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neo_exp9.3
当前模型的贡献者未提供更加详细的模型介绍。模型文件和权重，可浏览“模型文件”页面获取。 您可以通过如下git clone命令，或者ModelScope SDK来下载模型 SDK下载 #安装ModelS
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pytorch
neo_scalinglaw_460M
NEO ?Neo-Models | ?Neo-Datasets | Github Neo is a completely open source large language model, inclu
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pytorch
Yi-1.5-6B-Chat-GPTQ
About Quantization 我们使用modelscope swift仓库进行GPTQ 4bit量化. 量化文档可以查看这里. 量化命令如下: We use the modelscope sw
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Yi-1.5-6B-Chat-AWQ
About Quantization 我们使用modelscope swift仓库进行AWQ 4bit量化. 量化文档可以查看这里. 量化命令如下: We use the modelscope swi
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Llama3-ChatQA-1.5-70B
Model Details We introduce Llama3-ChatQA-1.5, which excels at conversational question answering (QA)
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pytorch
nvidia
neo_scalinglaw_250M
NEO ?Neo-Models | ?Neo-Datasets | Github Neo is a completely open source large language model, inclu
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pytorch
neo_7b
NEO ?Neo-Models | ?Neo-Datasets | Github Neo is a completely open source large language model, inclu
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Llama3-ChatQA-1.5-8B
Model Details We introduce Llama3-ChatQA-1.5, which excels at conversational question answering (QA)
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pytorch
nvidia
BaiChuan2-7B-SFT-SQL
当前模型的贡献者未提供更加详细的模型介绍。模型文件和权重，可浏览“模型文件”页面获取。 您可以通过如下git clone命令，或者ModelScope SDK来下载模型 SDK下载 #安装ModelS
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base-git-model-v0.0.1
当前模型的贡献者未提供更加详细的模型介绍。模型文件和权重，可浏览“模型文件”页面获取。 您可以通过如下git clone命令，或者ModelScope SDK来下载模型 SDK下载 #安装ModelS
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LRBV1_qwen_350_1738
当前模型的贡献者未提供更加详细的模型介绍。模型文件和权重，可浏览“模型文件”页面获取。 您可以通过如下git clone命令，或者ModelScope SDK来下载模型 SDK下载 #安装ModelS
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pytorch
openbuddy-mixtral-22bx8-v21.1-65k-gptq
当前模型的贡献者未提供更加详细的模型介绍。模型文件和权重，可浏览“模型文件”页面获取。 您可以通过如下git clone命令，或者ModelScope SDK来下载模型 SDK下载 #安装ModelS
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neo_pt2.8_phase2
当前模型的贡献者未提供更加详细的模型介绍。模型文件和权重，可浏览“模型文件”页面获取。 您可以通过如下git clone命令，或者ModelScope SDK来下载模型 SDK下载 #安装ModelS
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pytorch
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