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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-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。

merlinite-7b-lab-GGUF - Merlinite 7b的4-bit量化版本,适用于优化性能和灵活性
Apache LicenseGithubHuggingfaceIBMmerlinitemistral开源项目模型量化
Merlinite 7b的4-bit量化版本由IBM Research开发,针对优化模型性能和灵活性而设计,结合了前沿技术,为数据处理提供更高效的表现,同时确保结果的准确性。
Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF - 量化的语言模型版本,促进文本生成与信息获取
GithubHugging FaceHuggingfaceLlama-3.2-3B-Instruct-uncensored内幕交易开源项目文本生成模型量化
Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF项目是一个未过滤的量化语言模型版本,增强了文本生成的多样性和信息获取效率。通过llama.cpp的量化处理,该模型在保持高效性能的同时输出高质量响应。其特点包括在敏感话题上的信息提供更全面,响应拒绝次数少。支持研究和开发中的多场景应用,用户可以在相关平台上进行交互,实现从文本生成到信息提取的多领域应用。
INTERS - 指令微调优化大型语言模型的搜索能力
GithubINTERS信息检索大语言模型开源项目指令微调自然语言处理
INTERS是一个包含20个信息检索任务的指令微调数据集,旨在提升大型语言模型的搜索能力。该项目基于43个数据集构建,涵盖查询理解、文档理解和查询-文档关系理解三大类任务。实验表明,INTERS能有效增强LLaMA、Mistral等开源大型语言模型在信息检索方面的表现,为搜索技术发展开辟新路径。
Yi - Yi系列打造领先的开源双语大语言模型
01.AIGithubYi双语大语言模型开源开源项目
Yi项目旨在开发新一代开源双语大语言模型。基于3T多语言语料训练,Yi系列模型在语言理解、常识推理和阅读理解等方面表现优异。Yi-34B-Chat模型在AlpacaEval排行榜上位居第二,仅次于GPT-4 Turbo。Yi基于Transformer和Llama架构,通过独特的训练数据、流程和基础设施实现了卓越性能。
EasyInstruct - 大型语言模型指令处理框架简介
EasyInstructGPT-4GithubPython包大语言模型开源项目指令处理框架
EasyInstruct是一个易于使用的指令处理框架,适用于GPT-4、LLaMA、ChatGLM等大型语言模型。框架模块化实现指令生成、选择和提示,支持Self-Instruct、Evol-Instruct和反向翻译等技术,提供丰富的选择指标如长度、困惑度和GPT评分,并包含Shell脚本和Gradio应用的快速上手指南。
ChatGLM-Tuning - ChatGLM-6B和LoRA结合的经济型语言模型微调方案
AI模型ChatGLM-6BGithubLoRA开源项目微调深度学习
ChatGLM-Tuning项目是一个基于ChatGLM-6B和LoRA技术的语言模型微调解决方案。该项目包含数据预处理、模型训练和推理功能,支持Alpaca数据集。它提供预训练LoRA模型,并计划引入中文数据和RLHF技术。这一方案适用于16GB以上显存的GPU环境,为开发者提供了一种经济高效的大型语言模型定制途径。
ChatGLM3 - 突破性能与功能的开源对话模型
AIChatGLM3Github大语言模型对话系统开源模型开源项目
ChatGLM3是智谱AI与清华大学KEG实验室联合开发的开源对话模型。该模型在保持对话流畅和易于部署的基础上,引入了更强大的基础架构、更全面的功能支持和多个开源版本。ChatGLM3-6B不仅支持多轮对话,还能进行工具调用和代码执行,在10B以下模型中表现出色。此外,项目还开源了基础模型和长文本版本,为学术研究和商业应用提供了多样化选择。
YAYI - 多任务中文预训练模型,增强对话和分析功能
Github人工智能多轮对话开源开源项目指令微调雅意大模型
雅意大模型通过深度微调媒体宣传、舆情分析、公共安全等领域数据,提升了中文对话和领域分析能力。开源项目促进了中文预训练大模型社区的发展,支持全参数和LoRA微调,提供多轮对话和插件功能。基于高质量数据集训练,适用于中文多领域任务,具备优异的自然语言处理性能,持续优化安全性和拒识能力。
Configurable-Yi-1.5-9B-Chat - 提升语言模型安全性和灵活性的方法
Configurable-Yi-1.5-9BGithubHuggingface准确率安全调优开源项目数据集文本生成模型
该项目应用Configurable Safety Tuning (CST)技术对语言模型进行微调,以提升其在各种任务场景中的表现与安全性。项目支持多种系统提示,能够适应不同需求,比如无偏见助手或完全开放的助手。在AI2 Reasoning Challenge、HellaSwag、MMLU等多项任务中,该模型展示了卓越的准确性。针对需要调整AI助手安全性和行为的应用场景,该项目提供了一种理想的框架,使模型既能保持有用性又能避免生成非法内容。
Llama-2-7b-hf - Meta开发的开源语言模型 支持多种参数规模和商业应用
GithubHuggingfaceLlama 2人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理预训练模型
Llama-2-7b-hf是Meta推出的开源大型语言模型之一,采用优化的Transformer架构。该模型经过2万亿token预训练,拥有70亿参数,支持4k上下文长度。Llama 2系列提供预训练和微调版本,可用于多种自然语言生成任务。在多项基准测试中表现优异,并支持商业应用,是一个功能强大的开源AI工具。
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