OpenLLM provides a default model repository that includes the latest open-source LLMs like Llama 3, Mistral, and Qwen2, hosted at this GitHub repository. To see all available models from the default and any adde
openllm repo add nightly https://github.com/bentoml/openllm-models@nightly Supported Models ●●● $ openllm repo update $ openllm model list model version repo required GPU RAM platforms --- --- --- --- --- deepseek deepseek:r1-671b-e8f2 default 80Gx16 linux deepseek:r1-distill-...
作为小红书 hi lab 首次开源的 MoE 模型，dots.llm1 并不一味追求「大力出奇迹」，而是在训练资源受限的前提下，通过更干净更优质的数据、更高效的训练方式来实现「以小搏大」的效果。链接：https://github.com/rednote-hilab/dots.llm1/blob/main/dots1_tech_report.pdf 预训练数据：不靠合成也能「硬刚」...
作为小红书 hi lab 首次开源的 MoE 模型,dots.llm1 并不一味追求「大力出奇迹」,而是在训练资源受限的前提下,通过更干净更优质的数据、更高效的训练方式来实现「以小搏大」的效果。 链接:https://github.com/rednote-hilab/dots.llm1/blob/main/dots1_tech_report.pdf 预训练数据:不靠合成也能「硬刚」 ...
容器httpsmodels镜像模型 无法直接从 HuggingFace[1] 下载模型时,可借助 https://github.com/AlphaHinex/hf-models 仓库,使用 GitHub Actions[2] 构建一个 Docker 镜像,在镜像中用 huggingface_hub[3] 下载好所需模型,再将镜像推送至 Docker Hub[4],最后以下载镜像方式曲线下载模型。
作为小红书 hi lab 首次开源的 MoE 模型,dots.llm1 并不一味追求「大力出奇迹」,而是在训练资源受限的前提下,通过更干净更优质的数据、更高效的训练方式来实现「以小搏大」的效果。 链接:https://github.com/rednote-hilab/dots.llm1/blob/main/dots1_tech_report.pdf ...
链接:https://github.com/rednote-hilab/dots.llm1/blob/main/dots1_tech_report.pdf 预训练数据:不靠合成也能「硬刚」 在大模型训练中,数据的质量是决定模型上限的关键因素之一。dots.llm1 使用了 11.2T 高质量 token 数据进行预训练,而这些数据主要来源于 Common Crawl 和自有 Spider 抓取到的 web 数据。
尽管OpenELM 论文并未解答任何研究问题,但它写得很棒,详细透明地给出了 OpenELM 的实现细节。后面我们可能会看到更多 LLM 使用逐层扩展策略。另外,苹果不止发布了这一篇论文,也在 GitHub 上公布了 OpenELM 代码:https://github.com/apple/corenet/tree/main/mlx_examples/open_elm ...
作为小红书 hi lab 首次开源的 MoE 模型,dots.llm1 并不一味追求「大力出奇迹」,而是在训练资源受限的前提下,通过更干净更优质的数据、更高效的训练方式来实现「以小搏大」的效果。 链接:https://github.com/rednote-hilab/dots.llm1/blob/main/dots1_tech_report.pdf ...
链接:https://github.com/rednote-hilab/dots.llm1/blob/main/dots1_tech_report.pdf 预训练数据:不靠合成也能「硬刚」 在大模型训练中,数据的质量是决定模型上限的关键因素之一。dots.llm1 使用了 11.2T 高质量 token 数据进行预训练,而这些数据主要来源于 Common Crawl 和自有 Spider 抓取到的 web 数据。