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。

instructblip-vicuna-7b - InstructBLIP：指令微调的通用视觉语言模型

GithubHuggingfaceInstructBLIPVicuna-7b图像描述开源项目指令调优模型视觉语言模型

InstructBLIP-Vicuna-7b是一个基于指令微调的视觉语言模型，以Vicuna-7b为基础语言模型。作为BLIP-2的升级版，该模型旨在实现通用视觉语言处理。它能够执行图像描述、视觉问答等多种任务，展现出卓越的跨模态理解能力。开发者可通过Python接口轻松调用模型，实现图像分析和文本生成。InstructBLIP代表了计算机视觉与自然语言处理融合的最新进展，为多模态AI应用提供了新的可能性。

bagel - 综合数据源与多样化技术的大语言模型训练框架

BagelDPOGithub关键词选择开源项目微调数据集

Bagel是一个综合性大语言模型训练框架，融合多种数据源和先进技术。该项目利用多样化数据集进行监督微调(SFT)和直接偏好优化(DPO)，包括指令、对话和纯文本数据。Bagel采用vicuna、llama-2、alpaca和chat-ml等多种提示格式，旨在提升模型泛化能力。通过SFT和DPO两阶段训练，Bagel致力于打造功能完善、性能优异的语言模型。

mamba-370m-hf - 兼容transformers库的高效语言模型

GithubHuggingfaceMambafinetuningtransformers开源项目模型生成

项目是一种与transformers库兼容的语言模型，整合了config.json和tokenizer，以提高文本生成的速度和准确性。建议安装transformers的最新主版本，以及causal_conv_1d和mamba-ssm，以充分利用优化的cuda内核。该项目支持经典的generate API和PEFT微调，使用float32格式进行微调可获得最佳性能表现，从而提升文本生成任务的效率和质量。项目形成了一种与transformers库兼容的模型环境，通过优化策略实现高效文本生成。

llm-jp-1.3b-v1.0 - 大规模语言模型支持多语言和多种编程语言

GithubHuggingfaceLLM-jp大型语言模型开源项目模型深度学习自然语言处理训练数据

此大规模语言模型由日本研发，支持多语言（含日语和英语）及多编程语言。采用Transformer架构，经过预训练和指令调优，适用于多种自然语言处理任务。模型在多个硬件和软件环境中优化，包括使用Megatron-DeepSpeed和TRL，可用于生成自然语言文本，应用广泛，性能优异。

t5-base-finetuned-question-generation-ap - T5微调模型用于高效问题生成

GithubHuggingfaceSQuADT5开源项目模型自然语言处理迁移学习问题生成

T5-base模型在SQuAD数据集上进行微调，通过整合答案和上下文实现问题生成。项目依托Hugging Face的Transformers库，在Google的支持下，利用迁移学习提升自然语言处理的精确度。支持大规模无标签数据集加载及优化训练脚本，以改善问答生成性能。

natural-sql-7b - 开源大语言模型实现自然语言转SQL查询

GithubHuggingfaceNatural-SQL-7BSQL转换开源项目数据库查询文本生成模型深度学习模型

Natural-SQL-7B基于DeepSeek-Coder-6.7B模型开发，专注于自然语言到SQL转换领域。该模型在处理复杂SQL查询场景中展现出优秀性能，支持多表联查、聚合运算等高级功能。开发者可通过Transformers库快速部署使用，支持GPU加速。项目采用CC BY-SA 4.0开源协议，允许商业应用及二次开发。

granite-20b-code-base-8k - IBM开源代码生成模型多语言支持与准确性提升

GithubGranite-20B-Code-Base-8KHuggingfaceIBM研究代码生成大语言模型开源项目模型训练数据

Granite-20B-Code-Base-8K是IBM推出的开源代码生成模型，旨在提升软件开发效率。模型通过3万亿标记的训练数据，支持116种编程语言，具备代码生成和修复等功能。在多个数据集的测试中表现良好，通过两阶段训练策略提高逻辑和指令执行能力，适合处理技术债务及漏洞检测等任务，广泛适用于企业应用。

OLMo-1B-hf - 结合开放性与多功能性提升语言模型科学

Dolma数据集GithubHuggingfaceOLMoTransformer开放语言模型开源项目模型语言模型

OLMo是一个由Allen Institute for AI开发的开源语言模型，支持Hugging Face Transformers格式和Dolma数据集，具有自回归Transformer架构，适合多种语言处理任务，涵盖完整训练代码和检查点。

WizardVicuna2-13b-hf - 细化Llama 2模型以优化对话生成能力

GithubHuggingfaceLlama 2Meta参数规模开源项目文本生成模型训练数据

基于ehartford的wizard_vicuna_70k_unfiltered数据集，对Llama-2-13b-hf模型进行精细化训练三次，专注于对话应用的优化。该项目在开源基准测试中表现优异，并在人类评估中显示出与某些流行闭源模型相当的帮助性和安全性。为确保最佳性能，需按照指定格式使用INST和<<SYS>>标签。此模型由Meta研发，访问需遵循相关商业许可证。

donut-base-finetuned-cord-v2 - 基于CORD数据集的直接文档理解转换模型

DonutGithubHuggingface图像转文字开源项目文档解析文档识别机器视觉模型

该模型采用Swin Transformer编码器和BART解码器架构，通过CORD数据集优化，实现了直接的图像到文本转换功能。模型跳过了传统OCR步骤，直接将文档图像编码为张量表示，再解码生成文本内容，简化了文档理解流程。

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