bonito

从无标注文本到定制化指令调优数据集的转换模型

Bonito 指令调整数据生成 Hugging Face 开源合成数据集 Github 开源项目

Bonito：一个开源模型，用于生成用于指令调优的训练数据集，将无标注文本转化为适应多种任务需求的数据集。基于Hugging Face的Transformers和VLLM库，Bonito支持数种任务类型，包括问题生成和自然语言推理，适合学术研究及技术开发使用。

happy-transformer - 便捷调优与推理NLP Transformer模型

GithubHappy TransformerNLP开源项目文本分类文本生成词预测

Happy Transformer提供简单的方法来调优和推理NLP Transformer模型，主要功能包括DeepSpeed训练、Apple的MPS训练及推理、WandB训练追踪以及直接推送模型到Hugging Face的Model Hub。支持的任务涵盖文本生成、文本分类、单词预测、问答、文本到文本、下一句预测和标记分类。

VITS-fast-fine-tuning - 个性化多语言语音合成与转换工具

GithubVITS声音转换多语言开源项目文本转语音语音克隆

VITS-fast-fine-tuning是一个开源的语音合成项目，旨在快速实现个性化的多语言文本转语音和声音转换功能。该工具支持中英日三语合成，允许用户添加自定义声音，并实现角色间的声音转换。项目提供本地训练和Google Colab两种方式，适应不同用户需求。此外，它能从多种音频源（如短音频、长音频、视频和B站链接）克隆声音，为用户提供灵活的声音定制选项。VITS-fast-fine-tuning的微调过程通常只需1小时左右，大大提高了个性化语音模型的开发效率。

Mistral-Nemo-Instruct-2407 - 多语言指令微调开源大语言模型

GithubHuggingfaceMistral-Nemo-Instruct-2407代码生成函数调用多语言支持大语言模型开源项目模型

Mistral-Nemo-Instruct-2407是Mistral AI与NVIDIA联合开发的指令微调大语言模型，基于Mistral-Nemo-Base-2407。该模型性能优异，支持128k上下文窗口，涵盖多语言和代码能力。它采用Apache 2许可证开源，可直接替代Mistral 7B，并在多项基准测试中展现卓越表现。

10.5B_v1 - 介绍最前沿的自然语言处理开源项目

GithubHuggingfacetransformers卡片开源项目模型训练评估

本页面介绍了在🤗transformers平台上发布的自然语言处理模型，支持直接与下游应用。页面提供模型使用指导、性能评估、环境影响及技术规格信息，帮助用户合理利用模型的同时意识到潜在的偏见、风险和局限。

LLM2Vec-Mistral-7B-Instruct-v2-mntp - 将大型语言模型转变为高效文本编码器的简单方法

GithubHuggingfaceLLM2Vec开源项目文本编码模型深度学习自然语言处理语义相似度

LLM2Vec-Mistral-7B-Instruct-v2-mntp项目提供了一种将解码器型大语言模型转换为文本编码器的方法。该方法包括启用双向注意力、掩码下一个词预测和无监督对比学习三个步骤。经过转换的模型可生成高质量文本嵌入，适用于信息检索、文本分类和语义相似度等自然语言处理任务，并可通过微调进一步提升性能。

modal_finetune_sql - LLaMa 2模型在Text-to-SQL任务上的微调与应用

GithubLLaMaLlamaIndexText-to-SQL开源项目微调数据库

此项目展示了在Text-to-SQL数据集上微调LLaMa 2 7B模型的过程。利用LlamaIndex、Modal和Hugging Face datasets等工具，项目提供了从数据加载到模型微调和推理的完整教程。开发者可以学习如何针对结构化数据库执行自然语言查询，并通过提供的模型权重下载选项，快速构建Text-to-SQL应用。项目涵盖了整个开发流程，为Text-to-SQL应用的实现提供了实用的参考。

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。

txtinstruct - 开源框架简化指令调优模型开发

Githubtxtinstruct开源框架开源项目指令调优数据集模型训练

txtinstruct是一个开源的指令调优模型训练框架，支持开放数据和模型，可与自有数据集成。它旨在解决指令数据集和大型语言模型许可不明确的问题，便于构建个性化指令数据集和模型。基于Python 3.8+和txtai构建，txtinstruct提供简便的安装方法和丰富示例，方便用户快速开发指令调优模型。

Infinity-Instruct-3M-0613-Mistral-7B - 提升语言模型性能的开源指导调优模型

AlpacaEval2.0GithubHuggingfaceInfinity Instruct开源模型开源项目指令微调无反馈强化学习模型

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。

opt-125m - 开放预训练变压器模型OPT的功能与限制

GithubHuggingfaceOPT大语言模型开源项目数据集模型生成文本预训练模型

OPT是一种开放预训练的变压器语言模型，支持从125M到175B参数的不同模型，旨在推动可再现的研究。模型通过因果语言建模进行自监督预训练，适用于文本生成和下游任务评估。需注意，由于训练数据多样性不足，OPT在偏见和安全性上存在限制。用户可通过Hugging Face平台使用这些模型进行文本生成，以更深入了解大语言模型的表现。

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