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T-lite-instruct-0.1

优化指令模型,提升生成质量与安全性

T-lite-instruct-0.1是一种经过bf16格式训练的AI模型,专注于安全性和生成的高质量。它使用多样化的数据集,包括翻译后的英语开源数据集,避免低质量翻译。通过强模型生成的上下文进行训练,在MT-Bench和Arena基准测试中表现优秀,适合高标准工业应用。

AutoIF - 基于执行反馈的大语言模型指令遵循能力提升方法
AutoIFGithub大语言模型开源项目执行反馈指令跟随自我对弈
AutoIF是一种创新的大语言模型指令遵循能力提升方法。它通过代码执行反馈自动生成和验证指令数据,结合指令增强、验证函数生成和交叉验证等技术合成高质量训练样本。实验结果显示,AutoIF能有效提升不同规模模型的指令遵循表现,为大语言模型指令微调提供了新的研究思路。
ml-engineering - 大规模语言模型与多模态模型的训练方法
BLOOM-176BContextual.AIGithubHuggingFaceLarge Language ModelsVLM开源项目
本指南系统介绍了方法、工具和逐步操作说明,帮助工程师成功训练大规模语言模型(LLM)和多模态模型(VLM)。内容涵盖丰富的脚本和命令,适合LLM/VLM训练工程师和操作员使用。基于作者在开源BLOOM-176B和IDEFICS-80B模型训练中的经验,提供有效解决方案,并持续更新,服务于ML社区。
aici - 控制和优化大型语言模型输出的灵活且安全的接口工具
AICIGithubLLMWebAssembly实时输出开源项目控制器
AICI提供了一个灵活的大型语言模型(LLM)输出控制平台,允许开发者通过自定义逻辑实时监控和调整模型输出。支持本地和云端部署,基于WebAssembly实现高安全性和高性能,支持多种编程语言,确保与多种LLM引擎如llama.cpp和HuggingFace Transformers的兼容。
instructor - 管理大型语言模型结构化输出的Python库
APIGithubLLMsPydanticPython库instructor开源项目
Instructor是一个优化的Python库,专为简化和增强大型语言模型(LLMs)的结构化输出设计。它提供了一系列强大的功能,如自动验证、重试机制和流式处理。支持多种主流模型,是提升LLM工作流效率的理想选择。
StableTTS - 轻量级流匹配和DiT驱动的新一代TTS模型
GithubStableTTSTTS模型人工智能开源项目语音合成
StableTTS是一款开源的轻量级中英文语音合成模型,参数量仅为1000万。该项目创新性地结合了流匹配和扩散卷积Transformer技术,灵感源自Stable Diffusion 3。StableTTS提供预训练模型,支持推理、微调和WebUI应用。其独特的模型架构包含扩散卷积Transformer块和流匹配解码器,旨在提升语音合成质量。项目还提供了便捷的训练和推理工具,以及Hugging Face在线演示平台。
gritlm - 采用生成代表性指令微调技术的先进语言模型
Generative Representational Instruction TuningGithubGritLM嵌入开源项目生成语言模型
本页面详细介绍了生成代表性指令微调(GRIT)技术,该技术训练大型语言模型同时处理生成和嵌入任务。GritLM 7B在大规模文本嵌入基准测试(MTEB)中树立了新标杆,并在多种生成任务中表现出色。GritLM 8x7B在开放生成语言模型中表现最佳,同时在嵌入任务中保持领先。GRIT结合生成和嵌入训练,无性能损失,并提高了检索增强生成(RAG)的速度超过60%。代码和模型均已免费开放,欢迎社区贡献和使用。
Agent-FLAN - 为大型语言模型设计有效代理调优的数据和方法
Agent-FLANAgentInstructGithubLLMLLama2-7BToolBench开源项目
Agent-FLAN通过重新设计训练数据,使Llama2-7B在多个代理评估数据集上表现出色,并减轻了模型的幻觉问题。该项目利用AgentInstruct和Toolbench进行了综合优化,显著提升了大型语言模型的代理能力。发布的模型及数据集可在Huggingface和OpenXLab上获取。
awesome-instruction-learning - 指令学习文献与数据集综述
AIAwesome Instruction LearningDatasetsGithubInstruction TuningSurvey开源项目
本项目提供了关于指令调优和跟随的优秀阅读列表,包括最新的论文、数据集和详细的分析。这份资源对研究人员和技术从业者非常有用,涵盖从理论到应用的各个方面。通过全面概述和多样分类,用户可以深入了解当前指令学习的趋势和挑战。欢迎任何贡献和建议,共同丰富和改进这一开源项目。
instructor-embedding - 指令微调的文本嵌入模型
GithubINSTRUCTOR定制化任务开源项目文本嵌入模型高性能
INSTRUCTOR是一种指令微调的文本嵌入模型,无需额外训练即可生成定制化的文本嵌入,支持多种任务和领域,覆盖70项不同的嵌入任务,表现卓越。最新更新包括优化的代码结构和硬负样本检查点。用户可以通过本地或Colab轻松安装和使用INSTRUCTOR进行文本分类、信息检索和聚类等任务,并提供详细的安装及使用指南。
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Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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