InstructUIE

基于Flan T5的统一信息抽取指令微调框架

InstructUIE 信息提取模型训练深度学习自然语言处理 Github 开源项目

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。

T-lite-instruct-0.1 - 优化指令模型，提升生成质量与安全性

GithubHuggingfaceT-lite-instruct-0.1偏好调整基准测试奖励建模开源项目指令数据集模型

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。

Infinity-Instruct-3M-0625-Yi-1.5-9B - 大规模指令调优模型无需人类反馈的创新

GithubHuggingfaceInfinity Instruct北京智源人工智能研究院开源项目无强化学习模型模型训练深度学习

Infinity-Instruct-3M-0625-Yi-1.5-9B是一个开放源码的指导调优模型，不依赖于人类反馈强化学习。模型通过在Infinity-Instruct-3M上的微调展现了优异的性能，特别是在AlpacaEval 2.0和MT-Bench评估中表现突出。近期发布的InfInstruct-Mistral-7B 0625等模型权重优化了训练效率。借助FlagScale等创新训练技术，该模型大幅降低了训练成本，擅长处理数学和代码指令，并具备强大的聊天功能。该模型仅限于学术研究使用，不适用于商业用途。

flan-t5-xl - 基于指令微调的多语言NLP模型

FLAN-T5GithubHuggingface多语言大语言模型开源项目指令微调模型自然语言处理

FLAN-T5-XL是基于T5架构的大规模语言模型，经过1000多个任务的指令微调。该模型支持多语言处理，在翻译、问答和逻辑推理等任务中表现优异。它在少样本学习方面的能力出众，可与更大模型相媲美。FLAN-T5-XL为研究人员提供了探索零样本和少样本NLP任务的强大工具，同时有助于推进语言模型的公平性和安全性研究。

Mistral-7B-Instruct-v0.1 - 多种推理方式支持的指令调优大语言模型

GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.1大语言模型开源项目指令微调机器学习模型自然语言处理

Mistral-7B-Instruct-v0.1是基于Mistral-7B-v0.1的指令调优大语言模型。该模型通过多种公开对话数据集微调，支持mistral_common、mistral_inference和transformers等多种推理方式。它采用分组查询注意力和滑动窗口注意力机制，结合字节回退BPE分词器，提供简单的指令格式，适用于对话生成任务。模型架构优化使其在保持高性能的同时，具备良好的通用性和易用性。

mpt-7b-instruct - 短指令学习模型MPT-7B-Instruct优化人工智能响应

GithubHuggingfaceMPT-7B-InstructMosaicML开源项目模型模型架构短文本指令训练效率

MPT-7B-Instruct模型基于MPT-7B，通过微调Dolly-15k和HH-RLHF数据集，提升人工智能在短指令执行上的效率与准确性。其采用修改后的Transformer架构，支持FlashAttention及ALiBi等高效训练选项，便利多种应用场景。MosaicML支持其在商业项目中的应用，但需注意可能存在的偏见或不准确信息，依据Apache 2.0许可使用。

Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1 - 多语言指令微调大型语言模型

GithubHuggingfaceMixtral-8x22B-Instruct-v0.1函数调用大语言模型开源项目推理标记器模型

Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1是基于Mixtral-8x22B-v0.1的指令微调版大型语言模型。该模型支持多语言处理，具备出色的自然语言理解和生成能力。它适用于对话、问答和函数调用等多种任务。模型采用先进的分词器和推理技术，开发者可通过mistral_common和transformers库方便使用。Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1为AI应用开发提供了可靠的基础。

exui - 基于ExLlamaV2的浏览器界面简化本地大语言模型交互

ExLlamaV2ExUIGithub大语言模型开源项目本地推理用户界面

ExUI是基于ExLlamaV2开发的轻量级浏览器界面，用于本地大语言模型推理。该工具提供响应式界面、持久会话和多种指令格式，支持EXL2、GPTQ和FP16模型。ExUI具有推测性解码和记事本模式等特性，适用于本地环境和Google Colab，简化了大语言模型的交互过程。

Qwen2.5-32B-Instruct - 多语言大规模语言模型支持长文本处理和结构化输出

GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目指令微调模型长文本处理

Qwen2.5-32B-Instruct是一款指令微调大语言模型，参数量为325亿。该模型支持29种以上语言，擅长指令跟随、长文本生成和结构化输出。它采用因果语言模型架构，支持131,072个token的上下文长度，可生成8192个token。模型在编码、数学等领域表现出色，并能处理表格等结构化数据。

Phi-3.5-mini-instruct - 轻量级多语言长文本AI模型

GithubHuggingfacePhi-3.5-mini-instruct多语言支持大语言模型开源项目微软模型长文本理解

Phi-3.5-mini-instruct是一款开源AI模型，拥有3.8B参数和128K令牌上下文长度。该模型在多语言处理、长文本理解和推理能力方面表现优异，适用于通用AI系统，尤其适合资源受限环境和低延迟场景。经过监督微调、近端策略优化和直接偏好优化，模型具备精确的指令执行能力和安全性。

NuExtract-tiny - 基于Qwen1.5-0.5B的高效结构化信息提取模型

GithubHuggingfaceJSON模板NuExtract-tinyQwen1.5-0.5B信息提取开源项目模型模型微调

NuExtract-tiny是一款基于Qwen1.5-0.5B模型微调的结构化信息提取工具。该模型经过高质量合成数据集训练，可从2000个token以内的文本中提取信息。用户通过提供JSON模板即可获得所需的结构化数据。NuExtract-tiny具备零样本学习能力，同时支持针对特定任务进行微调。作为NuMind公司开发的NLP模型系列之一，NuExtract-tiny为信息提取任务提供了高效解决方案。

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