gritlm

采用生成代表性指令微调技术的先进语言模型

Generative Representational Instruction Tuning GritLM 嵌入生成语言模型 Github 开源项目

本页面详细介绍了生成代表性指令微调（GRIT）技术，该技术训练大型语言模型同时处理生成和嵌入任务。GritLM 7B在大规模文本嵌入基准测试（MTEB）中树立了新标杆，并在多种生成任务中表现出色。GritLM 8x7B在开放生成语言模型中表现最佳，同时在嵌入任务中保持领先。GRIT结合生成和嵌入训练，无性能损失，并提高了检索增强生成（RAG）的速度超过60%。代码和模型均已免费开放，欢迎社区贡献和使用。

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介绍相关项目

GritLM-7B - 开源大语言模型在文本生成和分类任务中展现突出表现

GithubGritLM-7BHuggingfaceMTEB开源项目机器学习模型模型评估自然语言处理

GritLM-7B在文本分类、检索和聚类等多项任务中表现优秀。实测数据显示，模型在AmazonPolarity分类任务达到96.52%准确率，Banking77分类达到88.47%准确率。此外，模型还集成了文本相似度计算、排序和聚类分析等功能，可应用于多样化的自然语言处理场景。

litgpt - 基于最新技术的多功能大型语言模型库

AI模型GithubLitGPT大规模部署开源项目微调热门预训练

LitGPT为开发者提供超过20种高性能的大型语言模型（LLMs），具备从头开始的实现、无抽象层和企业级的性能优化。适合于训练、微调和部署大规模应用，支持新手入门，简化企业级部署流程。提供全面的Python API文档和优化教程，使得部署AI模型更快速、更经济、更有效率。

sgpt - 提升语义搜索精准度的句嵌入GPT模型

GithubSGPT交叉编码器双编码器对比微调开源项目语义搜索

SGPT项目通过改进GPT模型，提供了高效的语义搜索解决方案。该项目支持对称和非对称搜索，使得句子嵌入更具语义意义。新发布的GRIT模型在同一结构下融合了多种编码器，性能更佳。欢迎访问GitHub，了解详细信息和获取预训练模型。

GraphGPT - 基于图指令微调的大语言模型知识对齐框架

GithubGraphGPT图学习图结构知识大语言模型开源项目指令微调

GraphGPT是一个将大语言模型与图结构知识对齐的创新框架。该框架通过文本-图谱接地编码结构信息,采用双阶段图指令微调适应图学习任务,并运用思维链蒸馏提升推理能力。GraphGPT有效增强了语言模型对图数据的理解和处理能力,为图结构数据分析提供了新的研究方向。

LLM-FineTuning-Large-Language-Models - LLM微调实践与技术应用指南

Fine-tuningGithubLLMPEFTQLoRA开源项目量化

本项目介绍了如何使用ORPO、QLoRA、GPTQ等技术对大型语言模型（LLM）进行微调，包含具体实例和代码片段。项目还提供与这些技术相关的YouTube视频链接，提供全面的学习资料。此外，项目还包含各类实用工具和技术说明，帮助用户更好地理解和应用这些前沿技术。适合有一定编程基础的研究人员和开发者参考。

granite-3.0-8b-instruct-GGUF - 文本生成模型的量化优化与性能提升

GithubHuggingfacegranite-3.0huggingface开源项目数据集文本生成模型量化

项目通过llama.cpp对granite-3.0-8b-instruct模型进行量化优化，适用于低内存环境的高效运行。根据硬件资源，用户可以从多种量化模型中选择，实现性能与质量的最佳平衡。项目支持代码生成、数学推理和多语言处理等任务，并提升了在IFEval、AGI-Eval等数据集上的表现。提供了从高质量全权重到ARM架构优化模型的多种选择，加速模型推断过程，展示了在文本生成领域的有效实践。

gemma-2-9b-it-GGUF - Gemma 2 Instruct模型，支持多语言与复杂文本生成

GemmaGithubGoogleHuggingface开源项目文本生成模型编程语言语言模型

Google推出的Gemma 2 Instruct是全新文本生成模型，旨在高效处理多语言和编程任务。训练基于8万亿令牌，数据量较前代提升30%，覆盖网络文档、代码和数学等数据集，支持复杂文本生成与逻辑推理。模型参数仅9亿，对硬件要求较低，适合内存有限的用户，同时具备多语言和代码生成能力。

llms - 大型语言模型的原理与实践应用全面解析

BERTGPTGithubTransformer开源项目自然语言处理语言模型

本项目全面介绍大型语言模型(LLMs)的基本概念、应用场景和技术演进。内容涵盖统计语言模型、神经网络语言模型,以及基于Transformer的预训练模型如GPT和BERT等。系统讲解LLMs核心原理,并探讨模型评估、文本生成和提示工程等实用技术。同时展示LLMs在计算机视觉等领域的创新应用,通过理论与实践结合,为读者提供深入了解LLMs技术的全面指南。

gemma-2b-it - Google开源轻量级语言模型适用于资源受限环境

GemmaGithubHuggingface人工智能大型语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理

Gemma-2b-it是Google开源的轻量级指令调优语言模型,采用2B参数设计。该模型支持问答、摘要和推理等多种文本生成任务,适用于笔记本电脑等资源受限环境。Gemma-2b-it在英语环境下表现出色,开放权重为AI创新提供更多可能。该模型基于Gemini技术,是Google推动AI民主化的重要举措。

LLM2LLM - 探索迭代数据增强提升语言模型性能

GSM8KGithubLLM2LLM大语言模型开源项目数据增强迭代学习

LLM2LLM项目提出了一种迭代数据增强方法，旨在提升大型语言模型的性能。该方法通过数据生成和筛选，创建高质量训练数据，逐步改进模型能力。研究团队在GSM8K等数据集上的实验证实了方法的有效性。项目已开源代码并提供复现指南，为相关研究和开发工作提供了参考资源。

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