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dictalm2-it-qa-fine-tune

希伯来语问答生成优化模型

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。

LLaMA-Adapter - 轻量级适配方法高效微调大语言模型
GithubLLaMA-Adapter多模态大语言模型开源项目微调指令跟随
LLaMA-Adapter是一种高效的大语言模型微调方法。通过在LLaMA模型中插入适配器,仅引入120万个可学习参数,1小时内即可将LLaMA转化为指令跟随模型。该方法提出零初始化注意力机制,稳定早期训练。LLaMA-Adapter支持多模态输入,拓展应用场景。与全量微调相比,在参数量和训练时间上具显著优势,同时保持相当性能。
Meta-Llama-3-70B-Instruct-abliterated-v3.5-IMat-GGUF - 提升量化效率及IMatrix集成以增强文本生成性能
GithubHuggingfaceIMatrixMeta-Llama-3-70B-Instruct-abliterated-v3.5开源项目文本生成模型量化
本项目应用Llama.cpp的量化技术结合IMatrix数据集,对Meta-Llama-3-70B-Instruct-abliterated-v3.5模型进行优化。支持BF16到Q2_K等多种量化格式,用户可根据需求选择下载不同版本,适用于多种文本生成场景。IMatrix集成提升了低比特位的性能表现,适合现代高效计算需求。提供全面的下载指南和FAQ,帮助用户有效地理解和使用文件,实现文本生成任务的高效推理。
question_extractor - 自动从文本数据中提取问答对的开源项目
GithubOpenAI APIQuestion Extractor大语言模型开源项目文档处理问答对生成
question_extractor是一个开源项目,能够自动从文本数据中提取问答对。它利用ChatGPT处理大量文档,快速生成可用于训练语言模型的数据集。该项目支持并行处理,可以有效处理长文本,适用于各种文档类型。对于需要构建专业领域问答数据集的研究人员和开发者,question_extractor提供了一个高效、自动化的解决方案。
gemma-2-9b-it-abliterated-GGUF - 文本生成性能优化的多种量化方法
ARM芯片GithubHuggingfacegemma-2-9b-it-abliterated嵌入/输出权重开源项目文本生成模型量化
该项目使用llama.cpp进行gemma-2-9b-it-abliterated模型的多种量化实现,能够适应不同的内存和硬件需求。用户可根据设备的RAM和GPU VRAM选择适合的模型文件大小。项目支持多种量化格式,如Q5_K_M和IQ3_M等,以满足不同的性能需求。通过huggingface-cli,用户可以轻松下载特定量化模型,并实现高效推理。建议在LM Studio中运行,并分享使用体验,以帮助优化模型质量和性能。
Meta-Llama-3-8B-Instruct-GPTQ-4bit - 4位量化Llama 3指令模型实现轻量级高性能自然语言处理
GithubHuggingfacetransformers开源项目机器学习模型模型卡片模型评估自然语言处理
Meta-Llama-3-8B-Instruct-GPTQ-4bit是基于Llama 3架构的4位量化大型语言模型。通过GPTQ量化技术,该模型显著减小了体积和内存占用,同时维持了良好性能。它特别适合在资源受限环境下运行,如移动设备和边缘计算设备。该模型可用于文本生成、问答和对话等多种自然语言处理任务。研究者和开发者可以利用Hugging Face Transformers库轻松部署该模型进行推理或进一步微调。
Synatra-7B-v0.3-dpo - 优化中文语言处理的开源模型,基于Mistral-7B-Instruct构建
GithubHuggingfaceSynatra-7B-v0.3-dpo基准测试实现代码开源项目模型模型详情测评结果
Synatra-7B-v0.3-dpo是一个为中文语言处理优化的开源模型,基于Mistral-7B-Instruct和ChatML格式训练,在多项基准测试中表现良好,特别是在BoolQ和SentiNeg测试中。其设计旨在提供高效的计算性能,适合多种语言任务。该项目的开源代码易于调用,为研究和开发人员提供了强大的语言处理工具。
dummy-GPT2-correct-vocab - 轻量级GPT2模型实现TRL测试框架
GPT2GithubHuggingfacetransformers开源项目机器学习模型模型训练自然语言处理
本项目提供一个简化版GPT2模型,专为TRL(Transformer强化学习)测试设计。基于transformers库构建,模型配置精简,并定制了tokenizer的聊天模板。项目已上传至Hugging Face Hub,方便开发者进行强化学习实验。这一轻量级实现为TRL技术的研究和验证提供了便捷工具。
multi-qa-mpnet-base-dot-v1 - 基于大规模数据训练的语义搜索嵌入模型
GithubHuggingfacesentence-transformers向量嵌入开源项目模型自然语言处理语义搜索问答系统
multi-qa-mpnet-base-dot-v1是一个基于sentence-transformers的语义搜索模型。它将句子和段落映射到768维向量空间,在2.15亿多样化的(问题,答案)对上训练而成。该模型采用CLS池化和点积评分,适用于广泛的语义搜索应用。其简洁的API设计便于集成,能够为各类项目提供高效的语义搜索功能。
Mistral-7B-Instruct-v0.2 - 开源大语言模型支持32K上下文窗口的指令微调版本
GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.2大语言模型开源项目指令微调推理模型自然语言处理
Mistral-7B-Instruct-v0.2是基于Mistral-7B-v0.2进行指令微调的语言模型。该版本扩展了上下文窗口至32K,采用Rope-theta=1e6,并移除了滑动窗口注意力机制。模型提供了简化的指令格式和聊天模板,便于用户交互。作为一个快速演示,它展示了基础模型通过微调可以达到的性能水平。但需注意,该模型尚未包含内容审核功能,在特定场景下使用时应当谨慎。
FireAct - FireAct项目中的语言模型微调指南与示例
FireActGithubLlamaOpenAI API开源项目精调语言代理
FireAct项目提供了语言模型微调的完整解决方案,包括示例代码、提示词和训练数据。该项目详细介绍了如何在Llama和GPT等多任务模型上进行数据生成、监督微调和推理操作。项目包含适用于Alpaca和GPT格式的训练数据样本,并配有使用案例和模型卡,方便快速部署和应用。支持OpenAI和SERP API集成,具体信息请参考项目仓库与Hugging Face模型卡。
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