DachengZhang
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- 具体而言,Orion-14B系列大语言模型包含:
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- **Orion-14B-Base:** 基于2.5万亿令牌多样化数据集训练处的140亿参数量级的多语言基座模型。
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53 |
- **Orion-14B-Chat:** 基于高质量语料库微调的对话类模型,旨在为大模型社区提供更好的用户交互体验。
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- **Orion-14B-LongChat:**
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55 |
- **Orion-14B-Chat-RAG:** 在一个定制的检索增强生成数据集上进行微调的聊天模型,在检索增强生成任务中取得了卓越的性能。
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56 |
- **Orion-14B-Chat-Plugin:** 专门针对插件和函数调用任务定制的聊天模型,非常适用于使用代理的相关场景,其中大语言模型充当插件和函数调用系统。
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57 |
- **Orion-14B-Base-Int4:** 一个使用4位整数进行量化的基座模型。它将模型大小显著减小了70%,同时提高了推理速度30%,仅引入了1%的最小性能损失。
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- 具体而言,Orion-14B系列大语言模型包含:
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52 |
- **Orion-14B-Base:** 基于2.5万亿令牌多样化数据集训练处的140亿参数量级的多语言基座模型。
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53 |
- **Orion-14B-Chat:** 基于高质量语料库微调的对话类模型,旨在为大模型社区提供更好的用户交互体验。
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- **Orion-14B-LongChat:** 在200k token长度上效果优异,最长可支持可达320k,在长文本评估集上性能比肩专有模型。
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55 |
- **Orion-14B-Chat-RAG:** 在一个定制的检索增强生成数据集上进行微调的聊天模型,在检索增强生成任务中取得了卓越的性能。
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56 |
- **Orion-14B-Chat-Plugin:** 专门针对插件和函数调用任务定制的聊天模型,非常适用于使用代理的相关场景,其中大语言模型充当插件和函数调用系统。
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57 |
- **Orion-14B-Base-Int4:** 一个使用4位整数进行量化的基座模型。它将模型大小显著减小了70%,同时提高了推理速度30%,仅引入了1%的最小性能损失。
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