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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。

HALOs - 设计人类意识损失函数以改进大型语言模型的人类反馈对齐
ArchangelGithubHuman-Aware Loss FunctionsKTOLLM开源项目训练
该项目提供灵活的平台,用于设计和优化人类意识的损失函数,旨在大规模地与离线人类反馈对齐大型语言模型。通过模块化数据加载和训练架构,支持包括KTO、PPO等多种损失策略,并提供基于GPT-4的开放式评估功能。建议阅读项目的技术报告和完整论文以获取更多信息。
FireAct - FireAct项目中的语言模型微调指南与示例
FireActGithubLlamaOpenAI API开源项目精调语言代理
FireAct项目提供了语言模型微调的完整解决方案,包括示例代码、提示词和训练数据。该项目详细介绍了如何在Llama和GPT等多任务模型上进行数据生成、监督微调和推理操作。项目包含适用于Alpaca和GPT格式的训练数据样本,并配有使用案例和模型卡,方便快速部署和应用。支持OpenAI和SERP API集成,具体信息请参考项目仓库与Hugging Face模型卡。
zeta - 通过模块化组件提升AI模型开发速度
GithubZeta人工智能模型开源项目模块化神经网络高性能
Zeta项目提供模块化、高性能和可扩展的构建块,使AI模型开发速度提高80%。该项目的功能模块包括Flash Attention、SwiGLU激活函数和RelativePositionBias,这些组件大幅提升了模型的效率和性能。Zeta专注于可用性、模块化和性能,已被广泛应用于数百个模型中。用户可以通过简单的安装步骤,快速开始模型的原型设计、训练和优化。
dac_16khz - 描述开源模型的功能与可能应用
GithubHuggingfacetransformers偏见开源项目模型模型卡环境影响训练数据
本文提供有关此开源模型的详细信息,涵盖应用场景、技术规格以及偏见和风险评估。页面尚在完善,初步介绍模型说明、训练详情及环境影响。评估和结果部分指引用户查阅更多资源。
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。
KoAlpaca-Polyglot-5.8B - 韩文文本生成模型的优化与安全增强
GithubHuggingfaceKoAlpaca开源项目数据集模型训练语言生成
该项目基于EleutherAI的polyglot-ko-5.8b模型,并在KoAlpaca数据集v1.1b上进行了优化,提升了韩文文本生成的准确性和效率。新增的最大分片1GB的Safetensor模型权重,显著增强了模型的稳定性。通过应用Adam优化器和特定训练参数,该模型在短期内达到了预期效果。详细信息和代码可在KoAlpaca的Github仓库中获取。
FLUX.1-Turbo-Alpha - 高效文本生成图像的蒸馏LoRA模型
AI绘图FLUX.1-devGithubHuggingfaceLora模型图像生成开源项目模型模型加速
FLUX.1-Turbo-Alpha是阿里妈妈创意团队基于FLUX.1-dev模型开发的8步蒸馏LoRA模型。它采用多头判别器提升蒸馏质量,适用于文本生成图像和修复控制网等任务。该模型经过100万高质量图像训练,利用对抗训练提高效果,在保持输出质量的同时大幅提升生成速度。模型推荐引导缩放值为3.5。
optimized-gpt2-500m - GPT-2语言模型的优化版本 用于多种自然语言处理任务
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型模型卡片自然语言处理
optimized-gpt2-500m是一个经过优化的GPT-2语言模型,参数量为5亿。该模型在保持GPT-2语言理解和生成能力的同时,提高了推理速度和资源利用效率。它可用于文本生成、对话系统、问答等多种自然语言处理任务,为开发者和研究人员提供了一个高效的预训练语言模型选择。
faster-whisper-large-v3 - 多语言语音识别模型CTranslate2版Whisper large-v3
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper开源项目模型模型转换自然语言处理语音识别
项目提供了OpenAI Whisper large-v3模型的CTranslate2转换版本,为faster-whisper定制优化。支持100多种语言的自动语音识别,具备高效性能和可调节的量化选项。易于整合到Python项目中,能够实现迅速准确的音频转写。这一模型适合多语言场景,是处理语音识别任务的有力工具。
Behemoth-123B-v1-GGUF - 多种量化策略优化文本生成模型效率
Behemoth-123B-v1GithubHuggingface开源项目性能优化文本生成模型模型下载量化
Behemoth-123B-v1-GGUF 项目运用 Llamacpp imatrix 技术进行模型量化,支持从 Q8_0 到 IQ1_M 的多种格式,适应不同硬件环境。项目涵盖多种文件种类,量化质量和大小各异,从高质到低质,满足多样使用需求。用户可根据 RAM 和 VRAM 选择合适文件,平衡速度与质量的追求。Q8_0 格式在嵌入和输出权重方面的质量表现突出,而适用于 ARM 芯片的 Q4_0_X_X 格式则显著提升运算速度,尤其适合低内存硬件。
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