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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。

magicoder - 开源代码生成与指令数据的高质量低偏见模型
GithubMagicoderOSS-Instruct人类评估大模型开源代码开源项目
Magicoder项目采用OSS-Instruct方法,通过开源代码片段生成低偏见、高质量的指令数据。Magicoder-S-DS-6.7B模型在HumanEval测试中表现优于GPT-3.5-turbo-1106和Gemini Ultra,展示了卓越的代码生成能力。项目提供多个模型和数据集,并支持在线和本地Gradio演示,适用于多种代码生成场景。
lite-transformer - 现代高效的长短期注意力Transformer模型
GithubLite Transformer分布式训练开源项目数据预处理模型训练测试模型
Lite Transformer是一种结合长短期注意力机制的高效Transformer模型。它基于PyTorch开发,支持多种数据集的下载和预处理,能够在NVIDIA GPU上高效运行。模型在多个大型数据集上表现优异,并支持分布式训练和预训练模型下载。
Firefly-LLaMA2-Chinese - 低资源高效的中英文LLaMA2模型预训练与指令微调
Firefly-LLaMA2-ChineseGithubHuggingface中英双语模型低资源增量预训练大模型技术开源项目
本项目专注于低资源增量预训练与多轮指令微调,提升LLaMA2模型在中文领域的表现。支持对多种中英文预训练模型进行扩充与优化,开源了7B和13B的Base与Chat模型。在Open LLM Leaderboard和CMMLU榜单上表现出色,以4*V100完成高效训练,远低于其他模型的GPU资源需求。提供全项目信流程训练代码及数据,对LLaMA2、Baichuan2等多个模型进行详细评测,确保用户获得全面权威的模型性能数据。
starcoder2-self-align - 自我校准的代码生成大型语言模型
GithubStarCoder2-Instruct代码生成大语言模型开源项目数据生成流水线模型训练
StarCoder2-15B-Instruct-v0.1是一款完全自我校准的代码生成大型语言模型,采用公开透明的工作流程,无需人工注释或专有数据。模型通过生成大量指令-响应对,进一步微调自身。专为Python代码生成任务优化,支持语法验证和定制排序。提供详细的训练和评估信息,包括数据生成、模型优化和性能验证,适用于多种编程任务。模型强调透明度和开放许可,提升代码生成的准确性和效率。
LiteLLM - 集成多种大语言模型的统一API代理平台
AI工具API统一LiteLLM代理服务器大语言模型开源项目
LiteLLM是一个统一的API代理平台,集成了100多种大语言模型,提供认证管理、负载均衡和支出跟踪功能。采用OpenAI格式,简化了多个LLM提供商的接入流程。LiteLLM具有开源和企业版本,支持高可用性,拥有活跃的社区。核心功能涵盖模型添加、负载均衡、密钥创建和支出监控,适合需要灵活管理多个LLM资源的开发团队和企业。
InstructionWild - 大规模用户生成指令数据集助力AI对话能力提升
AI训练ChatGPTGithubInstructWild大语言模型开源项目指令数据集
InstructionWild项目汇集11万余条高质量用户生成指令,类型丰富,标签完善。该数据集致力于增强AI模型在生成、开放问答和头脑风暴等领域的对话表现。项目展示了完整的数据收集流程、评估分析和后续规划,为AI研究与应用领域贡献重要资源。
AgentTuning - 提升大语言模型的多任务代理能力
AI代理AgentTuningGithubLLM开源项目机器学习自然语言处理
AgentTuning项目通过多种代理任务的交互数据微调大语言模型,增强其通用代理能力。实验表明,经过AgentTuning的模型在新的代理任务中展现出良好的泛化能力,同时保持了强大的语言处理能力。项目开源的AgentInstruct数据集和AgentLM模型为相关研究提供了重要参考。
Instruct2Act - 利用大语言模型实现多模态指令向机器人操作的映射
GithubInstruct2Act多模态指令大型语言模型开源项目机器人操控零样本方法
Instruct2Act是一种创新框架,通过大语言模型将多模态指令转化为机器人操作。该框架生成Python程序,有效结合感知、规划和动作环节,将复杂指令转化为精准策略代码。在不同场景尤其是桌面操作领域,框架的零样本方法表现优异,超越了许多现有的学习策略。
Awesome-instruction-tuning - 介绍开源指令调优数据集和模型的精选资源库
GithubHelsinki-NLPLLMsalpacainstruction tuning datasetsmultilingual tools开源项目
此页面汇总了开源的指令调优数据集、模型、相关论文和资源库的精选列表。涵盖传统NLP任务修改的数据集、大型语言模型生成的数据,还包括跨语言翻译工具和研究论文链接。对于研究和应用指令调优技术的研究人员、开发者和数据科学家,这是一个重要的参考资源。
InstructUIE - 基于Flan T5的统一信息抽取指令微调框架
GithubInstructUIE信息提取开源项目模型训练深度学习自然语言处理
InstructUIE是一个基于Flan T5预训练模型的指令微调框架,致力于统一信息抽取。该项目通过自定义数据集微调,实现多种信息抽取任务的统一处理。InstructUIE提供完整的训练和评估脚本,并开放预训练模型下载,为自然语言处理研究和应用提供有力支持。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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