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dictalm2-it-qa-fine-tune

希伯来语问答生成优化模型

HuggingfaceDicta-IL模型微调开源项目模型transformersHebrewGithub问答生成

该项目是在dicta-il/dictalm2.0-instruct模型上进行了精细调整，专为生成希伯来语的问答对而设计。该模型由Guy Shapira开发，采用Transformer架构，经过合成及现有Q&A数据集的训练进行优化。通过Hugging Face的Transformers库，可以方便地加载并应用该模型以生成问答对。

HuggingfaceHuggingface
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v3_1_pt_ep1_sft_5_based_on_llama3_1_8b_final_data_20241019 - 探索先进的自然语言处理开源模型及其实际应用
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Infinity-Instruct-3M-0613-Mistral-7B - 提升语言模型性能的开源指导调优模型
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DALM - 优化AI语言模型的开源自适应工具包
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Arcee开源的领域自适应语言模型工具包（DALM）结合了RAG-e2e架构，实现LLM与向量存储的高效整合。该工具包支持Llama、Falcon和GPT等解码器，适用于特定领域的高级定制。工具包包括数据处理、训练和评估的完整代码库，支持对比学习和高效的检索生成联合训练。
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BERTGPTGithubLLMRoBERTafine-tuning开源项目
本页面汇总了微调大语言模型（如GPT、BERT、RoBERTa）的全面资源，适用于特定任务和领域的需求。包含教程、论文、工具、框架和最佳实践，为研究人员、数据科学家和机器学习从业者提供宝贵的指导，提升模型表现，优化工作流程。
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模型由韩国公司Media Group Saramwa Soop与Marker合作开发，基于LLaMA2变压器架构，具备文本生成能力。基础模型为COKAL_pre_DPO_Test_v1-13b，采用DPO及SFT私有数据集训练，适用于多种文本生成任务。该研究项目由韩国科学技术信息通信部和光州广域市资助，旨在推动人工智能产业集群发展。
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GithubHuggingfaceLlama 2Meta大型语言模型安全性开源项目文本生成模型
Llama 2是由Meta推出的大型语言模型系列，具备7亿到70亿参数，专为对话场景设计。Llama 2在多项评测中表现优异，能够与闭源模型如ChatGPT媲美。该模型采用优化的transformer架构，通过监督微调和人类反馈的强化学习来提升效能。使用前需遵守Meta许可条款，支持用于英语的商业和研究。
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本项目提供详细的ChatGLM系列模型微调教程，支持全参数训练、Lora、AdaLora、IA3及P-Tuning-V2等方法。涵盖最新更新，如支持accelerator和colossalai训练，解除chatglm-6b-int4全参训练限制等。项目包含数据处理、推理脚本及多种训练参数设置，适合深度学习研究与应用。
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