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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

Infinity Instruct无反馈强化学习Github开源项目指令微调AlpacaEval2.0Huggingface开源模型模型

Infinity-Instruct-3M-0613-Mistral-7B是一个开源的指导调优模型，无需人类反馈的强化学习。该模型在百万级指令数据集上经过微调，在AlpacaEval 2.0基准测试中取得了25.5的高分，表现优于Mixtral 8x7B v0.1、Gemini Pro和GPT-3.5。通过低成本训练提高了Mistral-7B的基础能力和对话能力，并在MT-Bench测试中表现出色。适合多样化的下游任务，该模型为研究与应用提供了良好的支持。

GithubGithubHuggingfaceHuggingface
介绍相关项目
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。
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。
h2o-danube3-500m-base - 500M参数的大规模语言模型，支持离线文本生成
GPTGithubH2O.aiHuggingface大语言模型开源项目模型模型架构转化器
由H2O.ai推出的h2o-danube3-500m模型，是一个大规模语言模型，采用Llama 2架构调整及500M参数设计。模型支持原生离线运行，尤其适用于手机设备，并集成Mistral分词器，拥有32,000词汇量及8,192长度的上下文生成能力。在支持transformers库的环境中，模型可在GPU设备上有效运行，并且支持量化和多GPU分片处理。重要提醒用户在使用模型生成的内容时保持审慎态度并自行承担责任。
ALMA-13B-Pretrain - 改进大型语言模型的翻译性能与偏好优化技术
ALMAGithubHuggingfaceLoRA微调对比偏好优化开源项目数据集机器翻译模型
ALMA基于新的翻译模型范式，初步在单语数据上进行精调，接着应用高质量的平行数据进行优化，从而显著提升大型语言模型的翻译效果。其最新版本ALMA-R采用了对比偏好优化（CPO），相较于传统监督精调，进一步提高了翻译的精度，可与GPT-4媲美。尤其是ALMA-13B-LoRA，通过过渡性精调和人类撰写的平行数据，确保了在专业翻译任务中的卓越表现。
mistral.rs - 支持多种设备、模型量化的大型语言模型(LLM)推理平台，配备与Open-AI API兼容的HTTP服务器和Python绑定
GithubHTTP服务器LLM推理Python APImistral.rs开源项目模型量化
mistral.rs是一款支持多种设备、模型量化的大型语言模型(LLM)推理平台，配备与Open-AI API兼容的HTTP服务器和Python绑定，提供快速、精确的模型推理服务。平台支持文本和视觉模型，如AnyMoE、Llama等，采用LoRA技术和动态适配器，提高推理效率。用户可通过API在多种加速器上部署模型，实现快速计算和灵活应用。
Arabic-Orpo-Llama-3-8B-Instruct - 优化Meta-Llama-3模型在阿拉伯语文本生成中的表现
GithubHuggingfacellama3开源项目文本生成模型评估结果语言模型阿拉伯语
本项目利用ORPO技术对Meta-Llama-3-8B-Instruct模型进行了微调，旨在提升其生成阿拉伯语文本的准确性和连贯性。虽然基准测试结果显示基模型略有优势，但经过微调的模型在实际应用中生成的阿拉伯语文本质量更高。训练数据来自2A2I/argilla-dpo-mix-7k-arabic数据集，并通过lighteval工具进行评估，旨在增强英文模型在阿拉伯语言环境下的适应能力。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-quantized.w8a8 - 量化优化的多语言文本生成模型
GithubHuggingfaceMeta-Llama-3vLLM多语言开源项目文本生成模型量化
该模型通过INT8量化优化，实现了GPU内存效率和计算吞吐量的提升，支持多语言文本生成，适用于商业和研究中的辅助聊天任务。在多个基准测试中，该模型实现了超越未量化模型的恢复率，尤其在OpenLLM和HumanEval测试中表现突出。使用GPTQ算法进行量化，有效降低了内存和磁盘的占用。可通过vLLM后端快速部署，并支持OpenAI兼容服务。
vicuna-7b-v1.3 - 开源对话AI助手 基于LLaMA高性能微调
FastChatGithubHuggingfaceLLaMAVicuna大语言模型开源项目模型聊天助手
Vicuna-7b-v1.3是LMSYS开发的开源对话AI助手，基于LLaMA模型微调。该项目利用约125K条ShareGPT用户对话数据进行监督式指令微调训练，主要用于大型语言模型和聊天机器人研究。Vicuna提供命令行界面和API接口，便于研究人员和爱好者在自然语言处理、机器学习和人工智能领域进行实验。模型在标准基准测试、人类偏好和LLM评判方面表现优异，详细评估结果可在其论文和在线排行榜中查看，是AI对话研究的有力工具。
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。
InstructionWild - 大规模用户生成指令数据集助力AI对话能力提升
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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。
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