GraphCanon updated 2w · GitHub synced 2w
Decision brief
BELLE is an open-source Chinese dialogue large model that focuses on improving instruction-following capabilities through fine-tuned pre-training models.
Good fit when
- When you need a specifically optimized language model for the Chinese language with enhanced dialogue capabilities.
- For developing applications that require high precision in voice recognition, especially in noisy or complex environments, given BELLE's improvements over Whisper-large-v3。
Avoid when
- When the project requires a multi-lingual model or extensive support for languages other than Chinese.
- For applications that do not need fine-tuned instruction-following capabilities, since BELLE is particularly optimized for this aspect using data from ChatGPT exclusively.
- Hosting:
- harness plugin - BELLE models are hosted on Hugging Face, contributing to a growing ecosystem of open-source language models.
- Pricing:
- freemium - Free for non-commercial use under the Apache 2.0 license; commercial projects should review compliance or seek additional licensing options as needed.
Observed Jul 14, 2026 · Source: enrich:decision_facts
Verify the decision
Maintenance and security
Full trust report- Maintenance
- Dormant (654d since push)
- As of 2w
- Provenance
- Not a fork · Organization account
- As of 2w
- Security (OSV)
- No criticals
- As of 1mo
Public GitHub metadata and optional OSV scans. Signals, not a guarantee. Trust methodology.
Install
git clone https://github.com/LianjiaTech/BELLESimilar tools
Same-category neighbours. No typed graph edges are catalogued for this tool yet.
Evidence and technical details
Sourced facts, taxonomy, compatibility claims, README excerpt, and machine-readable endpoints.
Overview
BELLE focuses on developing and optimizing large language models for the Chinese language by improving instruction-following capabilities through fine-tuned pre-training models.
Capability facts
- Languages
- html
Source: github.language · Aug 1, 2026
Categories
Compatibility
Sourced claims from the README excerpt - not unsourced marketing copy.
Source: README excerpt (regex_v1, Aug 1, 2026)
E项目会持续开放指令训练数据、相关模型、训练代码、应用场景等，也会持续评估不同训练数据、训练算法等对模型表现的影响。BELLE针对中文做了优化，模型调优仅使用由ChatGPT生产的数据（不包含任何其他数据）。Source link
Tags
README
BELLE: Be Everyone's Large Language model Engine
Read this in English.
本项目的目标是促进中文对话大模型开源社区的发展，愿景是成为能够帮到每一个人的LLM Engine。
相比如何做好大语言模型的预训练，BELLE更关注如何在开源预训练大语言模型的基础上，帮助每一个人都能够得到一个属于自己的、效果尽可能好的具有指令表现能力的语言模型，降低大语言模型、特别是中文大语言模型的研究和应用门槛。为此，BELLE项目会持续开放指令训练数据、相关模型、训练代码、应用场景等，也会持续评估不同训练数据、训练算法等对模型表现的影响。BELLE针对中文做了优化，模型调优仅使用由ChatGPT生产的数据（不包含任何其他数据）。
🔄 最近更新
- [2024/10/16] 开源Belle-whisper-larger-v3-turbo-zh 中文能力强化后的语音识别模型，识别精度相比whisper-large-v3-turbo相对提升24~64%，识别速度相比whisper-large-v3有7-8倍提升。
- [2024/03/15] 更新了一篇技术报告Dial-insight 在垂直领域场景微调大模型时，使用高质量的垂直领域数据可以在使模型的垂直领域能力增强的同时，有效的抵抗模型通用能力的坍缩。
- [2024/03/11] 开源Belle-whisper-larger-v3-zh 中文能力强化后的语音识别模型，相比whisper-large-v3相对提升24~65%，特别是在高噪、混响等复杂场景下有突出表现。
- [2024/01/16] 更新了一篇技术报告RAISE. RAISE通过实验发现构造少量的样例数据，就能有效的激发大模型，生成对话也更可控
- [2023/12/29] 开源Belle-whisper-larger-v2-zh和Belle-distilwhisper-large-v2-zh两个针对中文能力强化后的语音识别模型，方便大家在语音场景下使用大语言模型
- [2023/11/24] 开源BELLE-VL多模态大语言模型，基于中文能力更强的语言模型基座来扩展模型的视觉能力，为社区提供更加灵活的选择（目前BELLE-VL最新的模型在MME感知评测维度共获得1620.10分,超过Qwen-VL、Llava、mplug-owl）
- [2023/10/27] 更新了一篇技术报告DUMA，探索了对话场景下基于快慢脑架构的Agent实现方法
- [2023/09/26] 更新了RLHF的训练代码，支持PPO和DPO训练，具体细节见：README_RLHF.md
- [2023/08/16] 基于原有的train_3.5M_CN数据新增了指令类别字段，共包括13个类别，具体细节见：train_3.5M_CN_With_Category
- [2023/08/10] 更新了基于ZeRO Inference的推理代码，详见train/README_ZERO_INFERENCE.md
- [2023/08/07] 更新了继续预训练代码和指令微调代码，添加了flash attention 2，详见train/README.md。同时打包了运行环境，详见train/docker/README.md
- [2023/07/31] 更新了一篇技术报告ChatHome，探索了针对垂直领域时的增量预训练+指令微调的的策略方法
- [2023/07/27] 开放BELLE-Llama2-13B-chat-0.4M，在Llama-2-13B的基础上采用40万高质量的对话数据上进行训练。在评测集上的效果相比BELLE-LLaMA-EXT-13B模型有显著提升。
- [2023/05/14] 开放BELLE-LLaMA-EXT-13B，在LLaMA-13B的基础上扩展中文词表，并在400万高质量的对话数据上进行训练。
- [2023/05/11] BELLE/data/10M中，新加350万条生成多样化指令任务数据，包括单轮和多轮对话train_3.5M_CN。
- [2023/04/19] 开放了其中一篇论文中的的相关模型：包括在LLaMA7B基础上增量预训练扩展中文词表的模（详见BelleGroup/BELLE-LLaMA-EXT-7B），以及基于多样化开源数据训练后的LLaMA-7B模型（详见BelleGroup/BELLE-on-Open-Datasets）。
- [2023/04/18] 更新了train代码，详见BELLE/train，集成了Deepspeed-Chat，提供了相关的docker
- [2023/04/18] 更新了两篇最新论文工作，对比了不同方式产生的训练数据、不同训练方法（LoRA, finetune)对效果的影响
- [2023/04/12] 发布了ChatBELLE App，基于llama.cpp和Flutter，实现跨平台的BELLE-7B离线模型实时交互。
- [2023/04/11] 更新了一个人工精校的eval集合，大约一千多条
- [2023/04/08] BELLE/data/10M中，新加40万条生成的给定角色的多轮对话Generated Chat，新加200万条生成多样化指令任务数据train_2M_CN。
下图是一个可以使用App在设备端本地运行4bit量化的BELLE-7B模型，在M1 Max CPU上实时运行的效果（未加速）。Ap
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