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俄语语言模型:的实现与性能对比

rulmRuTurboAlpacaSaigaGPT Role-play RealmRussianSuperGLUEGithub开源项目

此项目展示了俄语语言模型的实现与比较，涵盖DataFest的分享、主要演示和Fine-tuning Colab资源链接。同时介绍了基于ChatGPT生成数据的RuTurboAlpaca和Saiga两个主要数据集，以及相关模型及其训练配置的详细内容。提供了数据集生成脚本和提示。此外，还展示了GPT Role-play Realm的数据集和模型评估结果，包括与GPT4和gpt-3.5-turbo的对比分析。

GithubGithubHuggingfaceHuggingface论文论文
介绍相关项目
ChatGLM3 - 突破性能与功能的开源对话模型
AIChatGLM3Github大语言模型对话系统开源模型开源项目
ChatGLM3是智谱AI与清华大学KEG实验室联合开发的开源对话模型。该模型在保持对话流畅和易于部署的基础上，引入了更强大的基础架构、更全面的功能支持和多个开源版本。ChatGLM3-6B不仅支持多轮对话，还能进行工具调用和代码执行，在10B以下模型中表现出色。此外，项目还开源了基础模型和长文本版本，为学术研究和商业应用提供了多样化选择。
GLM-4 - 多语言支持与长文本处理能力
AI对话GLM-4Github多模态大语言模型开源项目长文本
GLM-4-9B系列是智谱AI推出的开源预训练模型,包括基础版、支持128K上下文的Chat版、1M长文本版及多模态版。该系列支持26种语言,在语义理解、数学计算、逻辑推理等多项评测中表现优异。GLM-4-9B-Chat具备网页浏览、代码执行等功能,GLM-4V-9B则增加了视觉理解能力。这些模型在多项基准测试中均超越了同规模竞品。
CodeLlama-7B-Python-GGUF - 适用于多平台的文本生成开源模型
CodeLlamaGGUFGithubHuggingfacePython开源项目模型量化
CodeLlama 7B Python GGUF格式模型提供多平台下的文本生成功能。由llama.cpp团队推出的GGUF格式，替代GGML，增强了标记和元数据支持。兼容多种UI和库，如text-generation-webui和LM Studio，并提供多种量化选项，以适应不同硬件需求，支持与LangChain等Python项目的高级整合。
text-generation-webui-colab - Colab平台上GPT模型的快速部署指南
ColabGPTQGithubHuggingfaceLLaMAVicuna开源项目
本页面介绍如何在Colab平台上便捷部署多种GPT模型，包括vicuna、alpaca、llama等。用户可通过一键启动这些模型，适用于文本生成等应用。页面详细描述了每个模型的特性和使用方法，并提供对应的Colab链接，帮助用户高效进行实验和开发。
awesome-huge-models - 大型AI模型最新动态与开源资源汇总
AI训练GithubLLMdeep learning模型大模型开源开源项目
详尽介绍大型AI语言模型最新进展及开源资源，包括训练代码、数据集和预训练权重。收录Baichuan、Falcon、OpenLLaMA等模型，并关注开源与分布式训练框架如PyTorch和XLA生态。提供全面资源链接，帮助研究人员和开发者了解当前AI模型的最前沿动态。
awesome-azure-openai-llm - 揭示Azure OpenAI与大型语言模型（LLM）的综合功能
API集成Azure OpenAIGithub信息检索大语言模型开源项目语言模型训练
提供Azure OpenAI和大型语言模型（LLM）的综合参考，包括服务与技术的详细比较和专有功能介绍。深入探讨私有网络支持、角色认证和AI内容过滤的优势，非常适合希望全面了解并运用Azure OpenAI整合服务的技术用户。
llm_benchmarks - 大语言模型评估基准集合
GithubLLM人工智能开源项目机器学习自然语言处理语言理解
llm_benchmarks是一个全面的大语言模型评估基准集合,涵盖知识理解、推理能力、多轮对话和内容摘要等方面。该项目包含MMLU、ARC、GLUE等知名数据集,用于测试模型在不同任务中的表现。这一标准化工具为评估大语言模型性能提供了可靠依据,有助于相关技术的发展与应用。
Advanced_RAG - 深入探索RAG和Langchain框架在语言理解中的应用
Advanced_RAGGithubLLMsLangchainMulti Query RetrieverSelf-Reflection-RAG开源项目
该项目通过Python笔记本展示了RAG的高级技术，旨在优化大型语言模型(LLMs)的知识丰富度和上下文感知能力。从基础流程到多查询检索、自我反思、和自适应代理等高级架构，全面覆盖了核心组件及其工作方式。项目提供了构建RAG应用的详细指南，展示了如何通过Langchain框架提升文本生成的准确性和信息丰富度。内容包括查询转换、数据源路由和向量数据库索引等关键技术，为LLM应用提供坚实支持。
CalmeRys-78B-Orpo-v0.1 - 高级文本生成模型，适用于多任务应用
CalmeRys-78B-OrpoGithubHuggingfaceOpen LLM Leaderboard开源项目文本生成机器学习模型精度
CalmeRys-78B-Orpo-v0.1是一款微调自MaziyarPanahi/calme-2.4-rys-78b的模型，利用mlabonne/orpo-dpo-mix-40k数据集，支持角色扮演、推理等多种文本生成场景，具备较高准确率和长文本连贯性。
ChatGLM-Finetuning - ChatGLM系列模型的多方法微调工具
ChatGLMGithub大语言模型开源项目微调深度学习自然语言处理
ChatGLM-Finetuning为ChatGLM系列模型提供多种微调方法,包括Freeze、Lora、P-Tuning和全量参数训练。该项目支持信息抽取、文本生成和分类等任务,可进行单卡或多卡训练。通过DeepSpeed等优化技术,实现高效大模型微调,并有效缓解灾难性遗忘问题。项目支持最新的ChatGLM3模型,并提供详细的使用说明。
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