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

llm-toys - 微调小型语言模型实现多任务处理

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llm-toys 项目提供适用于释义、语气转换、对话总结和主题生成等任务的小型量化3B和7B语言模型。这些经过微调的模型能在普通消费级硬件上高效运行，并通过简单的安装步骤提升文本处理和生成能力。

gemma-2-27b-it - Google开源的27B参数大语言模型支持多种文本生成应用

GemmaGithubHuggingface开源项目文本生成机器学习模型自然语言处理

Gemma-2-27b-it是Google基于Gemini技术开发的开源大语言模型。这款轻量级英文文本生成模型拥有27亿参数,支持问答、摘要和推理等多项任务。采用解码器架构的Gemma可部署于笔记本电脑或个人云等资源受限环境。该项目同时提供预训练和指令微调两种版本权重,为AI开发和研究提供灵活选择。

gemma-2-9b-it-abliterated-GGUF - 文本生成性能优化的多种量化方法

ARM芯片GithubHuggingfacegemma-2-9b-it-abliterated嵌入/输出权重开源项目文本生成模型量化

该项目使用llama.cpp进行gemma-2-9b-it-abliterated模型的多种量化实现，能够适应不同的内存和硬件需求。用户可根据设备的RAM和GPU VRAM选择适合的模型文件大小。项目支持多种量化格式，如Q5_K_M和IQ3_M等，以满足不同的性能需求。通过huggingface-cli，用户可以轻松下载特定量化模型，并实现高效推理。建议在LM Studio中运行，并分享使用体验，以帮助优化模型质量和性能。

chatglm_finetuning - ChatGLM模型微调教程

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本项目提供详细的ChatGLM系列模型微调教程，支持全参数训练、Lora、AdaLora、IA3及P-Tuning-V2等方法。涵盖最新更新，如支持accelerator和colossalai训练，解除chatglm-6b-int4全参训练限制等。项目包含数据处理、推理脚本及多种训练参数设置，适合深度学习研究与应用。

Mistral-7B-Instruct-v0.2-GPTQ - 高效量化的开源指令型大语言模型

AI推理GPTQGithubHuggingfaceMistral 7B开源项目模型模型下载量化模型

Mistral-7B-Instruct-v0.2模型的GPTQ量化版本，提供4位和8位精度等多种参数选项。支持Linux和Windows的GPU推理，兼容多个开源框架。采用Mistral提示模板，适用于指令任务。由TheBloke量化发布，旨在提供高效易用的开源大语言模型。

granite-3.0-8b-instruct - 多领域AI助手构建的多语言文本生成模型

AI助手GithubGranite-3.0-8B-InstructHuggingface多语言开源项目文本生成模型语言模型

Granite-3.0-8B-Instruct是由Granite团队与IBM开发的8B参数文本生成模型，支持多种语言，适合构建应用于多领域的AI助手。其功能涵盖文本生成、分类、抽取、问答、检索增强生成(RAG)和代码任务。模型基于Decoder-Only Transformer架构，可通过开放源和内部合成数据集进行微调，支持多语言对话场景。

llm-resource - 大模型资源汇总及实用技术详解

ChatGPTGPT-2GithubLLMMOETransformer开源项目

LLM百宝箱是大模型相关资源的综合汇总，包括算法、训练、推理、数据工程、压缩和测评等方面。用户可以通过目录和链接快速找到相关内容，如Transformer和GPT模型的原理和源码解析，以及混合专家模型（MoE）等前沿技术。此外，还提供了LLM微调、对齐和推理优化的实现方案和技巧，帮助开发者和研究者深入掌握并应用大模型技术。

Ministral-3b-instruct-GGUF - 更高效的量化语言模型，为文本生成带来显著性能提升

Apache 2.0GithubHuggingfaceNLPtransformers开源项目模型模型量化语言模型

Ministral-3b-instruct-GGUF是一个基于llama.cpp的高效量化模型，专为Ministral系列的3B参数设计优化，并从Mistral-7B进行微调。它使用混合数据集，主要用于英语文本生成。通过量化技术，该模型在保持精度的同时，显著减少了存储和计算需求，理想应用于高效文本生成场景。项目遵循Apache 2.0许可协议，以确保合规使用。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit - 高效快速的开源大语言模型微调框架

GithubHuggingfaceLlama 3.1人工智能大语言模型开源项目模型模型微调自然语言处理

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct是一款开源的大语言模型微调框架,能以2.4倍的速度和58%更少的内存微调Llama 3.1等模型。支持Llama 3.1、Gemma 2和Mistral等多种模型,提供Google Colab笔记本便于使用。该框架适用于商业和研究领域,支持多语言处理,具有128K上下文长度。其优化设计显著提升了模型微调效率,为开发者和研究人员提供了强大的工具。

Grounding_LLMs_with_online_RL - GLAM 强化学习优化大型语言模型的新方法

BabyAI-TextGLAMGithubLamorel大语言模型开源项目强化学习

这个开源项目开发了GLAM方法，通过在线强化学习优化大型语言模型在BabyAI-Text环境中的性能。项目提供了BabyAI-Text环境和实验代码，支持智能体训练和评估。研究者使用Lamorel库实现了PPO、DRRN等多种智能体。代码库包含详细的安装说明、配置文件和运行指南，便于其他研究人员复现和拓展相关研究。

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