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@@ -9,26 +9,19 @@ inference: false
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## 更新信息
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**[2024/03/25]** 发布XVERSE-65B-Chat-GGUF模型,支持llama.cpp在MacOS/Linux/Windows系统上推理xverse-65b模型。
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**[2023/11/24]** 更新预训练数据的相关信息。
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**[2023/11/06]** 发布 65B 尺寸的 XVERSE-65B 底座模型。
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**[2024/03/25]
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**[2023/11/24]** Update the related information of the pre-training data.
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**[2023/11/06]** Released the XVERSE-65B base model.
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## 模型介绍
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## 更新信息
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- **[2024/03/25]** 发布XVERSE-65B-Chat-GGUF模型,支持llama.cpp在MacOS/Linux/Windows系统上推理xverse-65b模型。
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- **[2023/12/08]** 发布 **XVERSE-65B-2** 底座模型,该模型在前一版本的基础上进行了 **Continual Pre-Training**,训练总 token 量达到 **3.2** 万亿;模型各方面的能力均得到提升,尤其是数学和代码能力,在 GSM8K 上提升 **20**%,HumanEval 上提升 **41**%。
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- **[2023/11/29]** 更新模型架构及更多底座数据的相关信息。
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- **[2023/11/24]** 更新预训练数据的相关信息。
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- **[2023/11/06]** 发布 65B 尺寸的 XVERSE-65B 底座模型。
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## Update Information
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- **[2024/03/25]** Released the XVERSE-65B-Chat GGUF models, supporting llama.cpp to infer the xverse-65b model on MacOS/Linux/Windows systems.
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- **[2023/12/08]** Released the **XVERSE-65B-2** base model. This model builds upon its predecessor through **Continual Pre-Training**, reaching a total training volume of **3.2** trillion tokens. It exhibits enhancements in all capabilities, particularly in mathematics and coding skills, with a **20%** improvement on the GSM8K benchmark and a **41%** increase on HumanEval.
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- **[2023/11/29]** Update model architecture and additional pre-training data information.
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- **[2023/11/24]** Update the related information of the pre-training data.
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- **[2023/11/06]** Released the XVERSE-65B base model.
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