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Zephyr-CAT

使用Continuous Adversarial Training优化语言模型的对抗训练

该项目通过Continuous Adversarial Training (CAT) 算法,微调了zephyr-7b-beta模型的LoRa权重,旨在提升语言模型的鲁棒性。更多技术细节可参阅论文 "Efficient Adversarial Training in LLMs with Continuous Attacks",该论文深入介绍了CAT算法在对抗训练中的应用与效率提升。

zero_nlp - 中文NLP训练与应用框架
Githubpytorchzero_nlp中文NLP大模型开源项目模型训练
zero_nlp是基于pytorch和transformers的中文NLP框架,支持从数据处理到模型部署的整个工作流程。它特别适用于处理大数据集、训练和部署多卡串联大模型,支持包括gpt2、clip在内的丰富模型类型,适用于文本分类、生成及多模态处理等多种任务。
openbuddy-zephyr-7b-v14.1 - 多语言聊天机器人平台支持多种语言的互动
ChatbotGithubHuggingfaceOpenBuddy使用条款免责声明多语言开源项目模型
OpenBuddy支持多种语言,使用transformers库,具备多语言能力和开源许可。用户可通过GitHub访问使用指南和演示,但在高风险环境中使用需注意其固有局限性。
OLMo-7B-0724-hf - OLMo开放式语言模型促进语言处理技术进步
AI2GithubHuggingfaceOLMo变形金刚开源语言模型开源项目模型自然语言处理
OLMo是由AI2开发的开源语言模型系列,旨在推动语言模型科学研究。该模型基于Dolma数据集训练,采用先进的Transformer结构,实现性能提升和多阶段优化。OLMo-7B-0724-hf具备强大的文本生成能力,适用于文本推理和生成任务。支持在HuggingFace平台上进行加载、微调和评估,且提供多种数据检查点,方便研究与开发。该项目得到多家机构支持,并在多个主要AI任务中表现优异。
Llama-3.1-70B-Instruct-lorablated - Llama 3.1 70B的未删减版本与高效LoRA技术的应用
GithubHuggingfaceLlama 3.1合并方法应用程序开源项目模型模型适配量化
Llama 3.1 70B的未删减模型采用LoRA技术,实现了高效的模型融合。项目通过abliteration和任务算术技术创新地处理LoRA适配器,确保模型的完全开放性和高水平输出。在角色扮演等多功能应用中表现出色。该项目得到了@grimjim和@FailSpy的技术支持,并提供了详细的量化与配置指南,经过多次测试验证有效。用户可使用提供的命令轻松复现模型。
EAGLE - 大型语言模型快速解码的新突破
EAGLEGithub大语言模型开源项目快速解码性能维持推理速度
EAGLE项目为大型语言模型提供了一种高效的快速解码方法。通过创新的特征外推技术,EAGLE显著提升了生成效率。其改进版EAGLE-2引入了动态草稿树结构,进一步优化了性能。与传统解码方法相比,EAGLE和EAGLE-2在13B模型上分别实现了3倍和4倍的速度提升。该开源项目不仅提供了多种预训练模型权重,还支持各类LLM架构,并配备了详尽的使用文档和评估工具。
finetuned-qlora-falcon7b-medical - 优化Falcon-7B模型以提升精神健康对话体验
Falcon-7BGithubQLoRAchatbotsmental health开源项目调整预训练模型
项目基于QLoRA技术对Falcon-7B模型进行微调,以更好地处理精神健康对话。优化后的聊天机器人能够随时提供支持和情感帮助,使用来自在线常见问题和医疗博客的数据集,经过预处理以保持会话格式。微调在Google Colab Pro上完成,但模型也能在低阶GPU上运行。PEFT微调模型提升了响应质量,适用于Gradio前端的聊天机器人。
Sophia - 随机二阶优化器提升语言模型预训练效率
GithubSophia优化器开源项目机器学习语言模型预训练
Sophia是一种为大规模语言模型预训练设计的随机二阶优化器。它通过支持更大学习率,提高了训练速度和模型性能。该项目提供Sophia-G优化器的实现,包含超参数调优指南和GPT-2训练脚本,方便研究人员应用这一优化技术。Sophia适用于GPT-2等不同规模的模型,展现了良好的扩展性。
datablations - 对在数据限制下扩展语言模型的方法的研究
C4Githublanguage models开源项目数据稀缺数据重复训练数据
本项目研究在数据受限情况下扩展语言模型的方法。通过对9000亿训练令牌和90亿参数模型进行实验,提出并验证了重复令牌和多余参数的计算优化法则。实验涵盖数据增强、困惑度过滤及去重处理。相关模型和数据集公开在仓库,有助于在资源有限情况下高效训练和优化语言模型。
bert-large-cased - 大规模双向Transformer预训练英语语言模型
BERTGithubHuggingface开源项目文本分类模型深度学习自然语言处理预训练模型
bert-large-cased是一个在大规模英语语料库上预训练的Transformer模型,采用掩码语言建模和下一句预测任务。模型包含24层、1024隐藏维度、16个注意力头和3.36亿参数,适用于序列分类、标记分类和问答等下游NLP任务。在SQuAD和MultiNLI等基准测试中表现优异。
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