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InstructUIE

基于Flan T5的统一信息抽取指令微调框架

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。

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。
instruction-datasets - 大语言模型指令微调数据集汇总
GithubInstruction TuningNLP多语言大语言模型开源项目数据集
该项目整理了大语言模型指令微调所需的多种数据集,包括金标准、银标准/LM生成和偏好数据集。内容涵盖多语言和多模态任务,提供指令-响应对和人类偏好评分等资源。这些数据集有助于提升模型的指令跟随、对话和任务执行能力,为NLP研究和开发提供重要参考。
flan-t5-base - 基于T5架构的多语言文本生成模型
FLAN-T5GithubHuggingface多语言开源项目指令微调模型自然语言处理迁移学习
FLAN-T5 base是基于T5架构的多语言文本生成模型,在1000多个任务上进行了指令微调。该模型支持翻译、问答、推理等自然语言处理任务,在零样本和少样本学习方面表现优异。FLAN-T5 base不仅覆盖多种语言,还能在有限参数下实现与更大模型相当的性能,为研究人员提供了探索语言模型能力和局限性的有力工具。
instructor-large - 多语言多任务文本嵌入模型
GithubHuggingfaceINSTRUCTOR信息检索句子相似度开源项目文本分类文本嵌入模型
INSTRUCTOR是一种基于T5架构的文本嵌入模型,支持多语言和多任务场景。该模型在句子相似度、文本分类、信息检索等任务中表现优异,适用于提示检索和文本重排序等应用。INSTRUCTOR在多项基准测试中获得了出色成绩,为自然语言处理提供了一个多功能的解决方案。
flan-t5-large - 多语言指令微调自然语言处理模型
FLAN-T5GithubHuggingfaceT5多语言开源项目指令微调模型自然语言处理
FLAN-T5-large是基于T5架构的多语言自然语言处理模型,通过在1000多个任务上进行指令微调而来。该模型支持英语、法语、德语等多种语言,可用于翻译、问答、逻辑推理等任务。FLAN-T5-large在多项基准测试中展现出优秀的少样本学习能力,性能接近于更大规模的模型。通过指令微调,FLAN-T5-large在保持T5原有能力的同时,显著提高了模型的通用性和实用性。
Mistral-7B-Instruct-v0.2 - 开源大语言模型支持32K上下文窗口的指令微调版本
GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.2大语言模型开源项目指令微调推理模型自然语言处理
Mistral-7B-Instruct-v0.2是基于Mistral-7B-v0.2进行指令微调的语言模型。该版本扩展了上下文窗口至32K,采用Rope-theta=1e6,并移除了滑动窗口注意力机制。模型提供了简化的指令格式和聊天模板,便于用户交互。作为一个快速演示,它展示了基础模型通过微调可以达到的性能水平。但需注意,该模型尚未包含内容审核功能,在特定场景下使用时应当谨慎。
Mistral-7B-Instruct-v0.2-AWQ - Mistral-7B-Instruct-v0.2改进版指令微调大语言模型
AI推理AWQGithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.2开源项目文本生成模型模型量化
Mistral-7B-Instruct-v0.2是Mistral AI团队开发的改进版指令微调大语言模型。基于Mistral-7B-v0.1架构,采用分组查询注意力和滑动窗口注意力技术。支持[INST]和[/INST]标记的指令格式,提供聊天模板功能。模型性能出色,但缺乏审核机制。适用于需要无限制输出的应用场景,展示了基础模型易于微调并获得优秀性能。
LaMini-Flan-T5-783M - 增强自然语言处理能力的多样化指令微调模型
GithubHuggingfaceLaMini-Flan-T5-783M开源项目技术规格指令微调模型模型训练模型评估
LaMini-Flan-T5-783M是一款基于LaMini-instruction数据集微调的自然语言处理模型,源于google/flan-t5-large。该模型利用2.58M样本进行训练,展示出卓越的语言生成和理解能力,适用于多种自然语言处理任务。用户可通过HuggingFace的pipeline功能便捷使用,本系列其他模型在不同参数规模下提供最佳性能,满足多样化的技术需求。
Instrukt - 基于终端的支持用户创建和管理模块化AI代理,生成用于问答的文档索引,并可以附加多种工具的AI集成平台
AI代理DockerGithubInstruktOpenAI开源项目索引管理
Instrukt提供了一个基于终端的AI集成平台,支持用户创建和管理模块化AI代理,生成用于问答的文档索引,并可以附加多种工具。通过安全容器,确保任务执行的安全性和隔离,适用于多种开发环境和文档管理需求,为开发人员提供了强大的支持。
Qwen2.5-14B-Instruct-GGUF - 提升语言生成能力支持多语言的14B指令微调模型
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持开源项目指令调整模型语言模型长上下文支持
Qwen2.5-14B-Instruct-GGUF 模型在编码、数学和多语言支持方面表现卓越,能够生成最高达8K tokens的长文本,并支持128K的上下文长度。该模型适用于聊天与角色扮演,优化的指令跟随和结构化输出,覆盖29种语言,多语言能力强劲。为用户提供良好的长文本生成与结构化数据处理体验。
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