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。

awesome-instruction-dataset - 开源的多任务多语言指令微调数据集

AlpacaChatGPTGithubLLMsRLHF开源项目数据集

该项目收录了一系列开源指令微调数据集，用以训练基于聊天的LLM（如GPT-4、ChatGPT、LLaMA、Alpaca）。数据集包括视觉指令微调、文本指令微调和人类反馈增强学习（RLHF）数据集。项目提供了详尽的数据集列表，方便研究人员和开发人员使用这些资源。支持多任务和多语言，覆盖英语、中文等多种语言数据，数据集来源多样，包括人类生成、自我指令生成以及混合数据集，适合多种LLM训练需要。

Qwen2.5-14B-Instruct - 多语言支持的高性能指令微调模型

GithubHuggingfaceQwen2.5人工智能多语言支持大语言模型开源项目模型自然语言处理

Qwen2.5-14B-Instruct是Qwen2.5系列中的14B参数指令微调大语言模型，支持29种以上语言。该模型在知识储备、编码和数学能力方面有显著提升，在指令跟随、长文本生成和结构化数据理解等领域表现卓越。它支持128K的上下文长度和8K的生成长度，采用RoPE和SwiGLU等先进架构，提供高效的多语言自然语言处理能力。

uniem - 中文通用文本嵌入模型，支持多种微调与评测方案

GithubHuggingFaceM3EMTEB-zhuniem中文嵌入模型开源项目

项目旨在创建中文通用文本嵌入模型，提供训练、微调和评测代码，并在 HuggingFace 开源。更新亮点包括：FineTuner 支持多模型微调、推出中文版 MTEB 以及 M3E 系列模型在分类与检索任务中的表现。M3E 模型完全兼容 sentence-transformers，使用简易代码即可微调。项目推出 MTEB-zh 进行标准化评测，覆盖多个数据集和模型，结果已发布。

flan-t5-base-finetuned-QLoRA-v2 - 基于flan-t5-base的新闻摘要生成，专注内容理解与解析

GithubHuggingfaceRougecnn_dailymailfine-tuningflan-t5-base开源项目模型训练超参数

flan-t5-base-finetuned-QLoRA-v2模型经过cnn_dailymail数据集微调，聚焦新闻摘要生成。基于google的flan-t5-base，模型在评价集的Rouge1、Rouge2、Rougel指标分别为0.244、0.111和0.2032。利用PEFT库、Transformers与Pytorch进行训练，确保了高效兼容性。适合需要自动化理解和处理新闻内容的场景。

chatgpt-finetune-ui - 使用Python开发的GPT-3.5-Turbo微调WebUI

GithubWebUIchatgpt-finetune-uigpt-3.5-turbopythonstreamlit开源项目

这是一款由Python开发的WebUI工具，用于微调GPT-3.5-Turbo模型。通过安装openai和streamlit库，用户可以在本地或服务器上运行该工具。项目提供了实验性演示链接，方便用户体验和测试微调效果，旨在简化GPT-3.5-Turbo的微调过程，提高操作效率和用户体验。

Qwen2-72B-Instruct - 多语言大规模语言模型支持131K token超长文本处理

GithubHuggingfaceQwen2-72B-Instruct人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理

Qwen2-72B-Instruct是一个支持131,072个token超长上下文的指令微调大语言模型。在语言理解、生成、多语言、编码、数学和推理等多项基准测试中表现优异，超越多数开源模型。采用改进的Transformer架构，通过大规模数据预训练和优化。集成YARN技术处理长文本，可通过vLLM部署。

IP-Adapter-Instruct - 多任务图像生成的突破性技术

GithubIP Adapter Instruct图像生成多任务学习开源项目扩散模型条件控制

IP-Adapter-Instruct是一种先进的图像生成技术，融合了自然图像条件和指令提示。这个模型能够高效处理多种任务，包括风格迁移和对象提取，同时保持高质量输出。它克服了传统文本提示在描述图像风格和细节方面的局限性，提供了更精确的图像生成控制。IP-Adapter-Instruct在实际应用中表现出色，为扩散模型的发展提供了新的可能性。

e5-mistral-7b-instruct - 多语言NLP任务的全能型模型

GithubHuggingfaceMTEB开源项目性能指标模型模型评估自然语言处理跨语言测试

e5-mistral-7b-instruct是一个多语言自然语言处理模型，在MTEB基准测试中表现出色。模型能够处理句子相似度、文本分类、信息检索和文本聚类等任务，支持英语、德语、法语等多种语言。在Amazon评论分类和BUCC双语文本挖掘等复杂NLP任务中，该模型在准确率、F1分数和平均精度(MAP)等指标上均取得了良好成绩，展现了其在跨语言和多领域应用中的实用价值。

Qwen2-1.5B-Instruct-AWQ - 探索具备多语言能力和高性能的新一代语言模型

GithubHuggingfaceQwen2多语言能力开源项目性能基准模型训练细节语言模型

Qwen2系列大语言模型在语言理解、生成、多语言处理和推理等多个方面表现出色。Qwen2-1.5B-Instruct模型经过指令微调，相较主流开源和专有模型展现出强竞争力。基于SwiGLU激活和自适应分词器，支持多语言和代码应用。通过Hugging Face Transformers可轻松下载并使用。详细了解性能和速度基准测试的信息请查看相关资料。

Instructgpt-prompts - 强大的AI模型指令提示库

ChatGPTGPT-3.5GPT-4Github开源项目指令提示自然语言处理

Instructgpt-prompts项目汇集了针对ChatGPT、GPT-3.5和GPT-4的指令提示,涵盖写作、分析和理解等多种任务。项目提供分类、生成、转换等类型的提示示例,以及常用指令结构和编程任务提示,帮助用户高效利用AI模型解决语言相关问题。通过适当的指令动词,用户可以更好地引导模型,提升工作效率。

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