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INTERS

指令微调优化大型语言模型的搜索能力

INTERS是一个包含20个信息检索任务的指令微调数据集,旨在提升大型语言模型的搜索能力。该项目基于43个数据集构建,涵盖查询理解、文档理解和查询-文档关系理解三大类任务。实验表明,INTERS能有效增强LLaMA、Mistral等开源大型语言模型在信息检索方面的表现,为搜索技术发展开辟新路径。

InsTag - LLM监督微调数据分析与优化工具
GithubInsTagLLM开源项目数据分析标签系统监督微调
InsTag是大型语言模型监督微调数据分析工具,通过标记和分类用户查询,量化评估数据多样性与复杂性。该工具为研究人员提供模型训练优化依据,基于InsTag分析结果,仅需6K样本即可训练出TagLM模型。在MT-Bench评测中,TagLM表现优于多个开源LLM,凸显了InsTag在提升LLM训练效率方面的价值。
MAmmoTH2-8B-Plus - 基于网络数据的大规模指令微调方法
GithubHuggingfaceMAmmoTH2大语言模型开源项目推理能力模型算法评估语言模型训练
MAmmoTH2项目通过从网络预训练语料中高效收集1000万条指令-回答对来提升大语言模型的推理能力。该方法显著改善了模型在多个推理基准测试上的表现,如MAmmoTH2-7B (Mistral)在MATH和GSM8K测试中的得分大幅提升。这种方法不仅无需特定领域数据训练,还为获取大规模高质量指令数据提供了一种高效的途径,为增强大语言模型的推理能力提供了新的研究方向。
LLM4IR-Survey - 大语言模型在信息检索领域的应用研究综述
GithubLLM信息检索开源项目查询重写检索器重排序
LLM4IR-Survey项目汇集了大语言模型在信息检索领域应用的相关研究论文。项目涵盖查询重写、检索、重排序、阅读理解和搜索代理等方向,全面展示大语言模型在信息检索各环节的应用。 该资源持续更新,反映最新研究进展和创新应用,为该领域的研究人员和从业者提供重要参考。
internlm2_5-1_8b-chat - 开源18亿参数模型提升推理能力与工具调用效率
GithubHuggingfaceInternLM工具利用开源模型开源项目推理能力模型模型性能
InternLM2.5是一个开源的18亿参数基础模型,拥有卓越的数学推理和增强的工具调用能力,其能够从多个网页搜集信息并进行分析和指令理解。在OpenCompass的评测中,该模型在MATH、GPQA等基准测试中表现突出。尽管在推理和综合能力上具有优越性,仍需注意潜在的风险输出。通过Transformers和LMDeploy工具,用户可以轻松加载和部署此模型以适应多种应用场景。
InternVL - 开源多模态模型包提供商业级性能
GPT-4oGithubInternVLSOTA性能多模态模型开源开源项目
InternVL项目,作为一个领先的开源多模态模型套件,提供可媲美商业模型GPT-4o的性能。该项目开放源代码,支持多语种和高效OCR功能,在多个benchmark中展现出顶尖性能。该平台包括多种模型,如InternVL2-Pro和Mini-InternVL系列,适用于从聊天机器人至复杂多模态文档理解的应用场景。完备的文档资料和快速启动指南为社区成员提供便捷的使用和优化体验。
Mistral-Nemo-Instruct-2407-vllm-fp8 - 开源多语言指令微调大模型
Apache 2许可GithubHuggingfaceMistral-Nemo-Instruct-2407多语言大语言模型开源项目指令微调模型
Mistral-Nemo-Instruct-2407是Mistral AI与NVIDIA联合开发的开源指令微调语言模型。该模型在128K上下文窗口训练,支持多语言和代码生成,性能优于同等规模模型。采用Apache 2许可,可替代Mistral 7B使用。模型在多项基准测试中表现出色,支持mistral_inference、transformers和NeMo等框架进行推理。
Instruction-Tuning-Survey - 深入探讨大型语言模型的指令微调技术及应用
DatasetsGithubInstruction TuningLarge Language ModelsModelsarXiv开源项目
本文综述了大型语言模型的指令微调技术,包括方法学、数据集构建、模型训练及多模态和领域应用。探讨了影响指令微调效果的关键因素,如数据集规模和质量等,并指出了当前技术的局限性及未来改进方向。
InternVL2-1B - 多模态大语言模型实现多图像和视频智能理解
GithubHuggingfaceInternVL2人工智能多模态大语言模型开源项目模型自然语言处理计算机视觉
InternVL2-1B是一款新型多模态大语言模型,结合了InternViT-300M-448px视觉模型和Qwen2-0.5B-Instruct语言模型。该模型在文档理解、图表分析和场景文字识别等任务中表现优异,能有效处理长文本、多图像和视频输入。InternVL2-1B在开源多模态模型中表现突出,部分能力可与商业模型比肩。通过采用8k上下文窗口训练,该模型大幅提升了处理长输入序列的能力。
miracl - 跨18语言的多语言信息检索数据集
GithubMIRACL基准测试多语言信息检索开源项目维基百科语料库跨语言搜索
MIRACL项目提供了一个跨18种语言的多语言信息检索数据集,涵盖全球超过30亿母语使用者。该数据集包含16种已知语言的Wikipedia语料库,并提供相应的训练和开发数据。项目还包括基于BM25和mDPR的基线系统,以及使用Pyserini复现结果的指南。这一资源为多语言信息检索研究提供了有价值的支持。
Infinity-Instruct-3M-0613-Mistral-7B - 提升语言模型性能的开源指导调优模型
AlpacaEval2.0GithubHuggingfaceInfinity Instruct开源模型开源项目指令微调无反馈强化学习模型
Infinity-Instruct-3M-0613-Mistral-7B是一个开源的指导调优模型,无需人类反馈的强化学习。该模型在百万级指令数据集上经过微调,在AlpacaEval 2.0基准测试中取得了25.5的高分,表现优于Mixtral 8x7B v0.1、Gemini Pro和GPT-3.5。通过低成本训练提高了Mistral-7B的基础能力和对话能力,并在MT-Bench测试中表现出色。适合多样化的下游任务,该模型为研究与应用提供了良好的支持。
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