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LDCC-SOLAR-10.7B

基于SOLAR方法的深度学习模型,应用于数据通信与工程

项目详细描述了使用A100硬件和DeepSpeed、HuggingFace库训练的深度学习模型,通过SOLAR方法实现优化。建议使用特定版本的tokenizer文件进行模型精调,该模型适用于AI技术的多种应用场景。

ALMA-13B-Pretrain - 改进大型语言模型的翻译性能与偏好优化技术
ALMAGithubHuggingfaceLoRA微调对比偏好优化开源项目数据集机器翻译模型
ALMA基于新的翻译模型范式,初步在单语数据上进行精调,接着应用高质量的平行数据进行优化,从而显著提升大型语言模型的翻译效果。其最新版本ALMA-R采用了对比偏好优化(CPO),相较于传统监督精调,进一步提高了翻译的精度,可与GPT-4媲美。尤其是ALMA-13B-LoRA,通过过渡性精调和人类撰写的平行数据,确保了在专业翻译任务中的卓越表现。
ml-engineering - 大规模语言模型与多模态模型的训练方法
BLOOM-176BContextual.AIGithubHuggingFaceLarge Language ModelsVLM开源项目
本指南系统介绍了方法、工具和逐步操作说明,帮助工程师成功训练大规模语言模型(LLM)和多模态模型(VLM)。内容涵盖丰富的脚本和命令,适合LLM/VLM训练工程师和操作员使用。基于作者在开源BLOOM-176B和IDEFICS-80B模型训练中的经验,提供有效解决方案,并持续更新,服务于ML社区。
DALM - 优化AI语言模型的开源自适应工具包
ArceeDALMGithubLlama-2-7b-hfRAG-end2endcontrastive learning开源项目
Arcee开源的领域自适应语言模型工具包(DALM)结合了RAG-e2e架构,实现LLM与向量存储的高效整合。该工具包支持Llama、Falcon和GPT等解码器,适用于特定领域的高级定制。工具包包括数据处理、训练和评估的完整代码库,支持对比学习和高效的检索生成联合训练。
FasterTransformer - 基于NVIDIA平台的高性能Transformer编解码器实现与调优
BERTFasterTransformerGPTGithubNVIDIATensorRT-LLM开源项目
FasterTransformer不仅支持多框架集成,还针对NVIDIA新一代GPU优化了编解码性能,极大提升了操作效率和处理速度。包含模型支持、性能对比及API演示的详细文档,有助于用户深入了解并有效使用FasterTransformer。
internlm-xcomposer2d5-7b-4bit - 简化大型语言模型的文本与图像处理新纪元
4位量化模型GithubHuggingfaceInternLM-XComposer开源项目文本图像理解模型视频理解长上下文能力
InternLM-XComposer2.5在文本与图像理解领域展现非凡性能,其应用灵活性媲美GPT-4V,仅靠7B参数即可完成复杂任务。模型通过24K图文上下文训练与96K扩展能力,适用于大量输入输出任务。此外,项目提供了4-bit量化模型来有效降低内存消耗,并支持使用Transformers快速集成,涵盖从视频理解到多图对话的多种应用场景。
ChatGLM-Efficient-Tuning - 微调ChatGLM-6B模型,支持多种训练和量化方法
ChatGLMGithubRLHF开源项目数据集机器学习高效微调
ChatGLM-Efficient-Tuning项目提供高效微调ChatGLM-6B模型的工具和方法,支持LoRA、P-Tuning V2等多种微调方式,适用于单GPU和多GPU训练。项目还提供Web UI和CLI操作,支持4-bit和8-bit量化训练。通过丰富的数据集和功能,如强化学习和模型评估,满足不同场景的微调需求。详情请参见项目Wiki。
COKAL-DPO_test-v2-13b - 采用LLaMA2架构的13B规模自动回归语言模型
COKAL-DPO_test-v2GithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型开发训练数据集语言模型
模型由韩国公司Media Group Saramwa Soop与Marker合作开发,基于LLaMA2变压器架构,具备文本生成能力。基础模型为COKAL_pre_DPO_Test_v1-13b,采用DPO及SFT私有数据集训练,适用于多种文本生成任务。该研究项目由韩国科学技术信息通信部和光州广域市资助,旨在推动人工智能产业集群发展。
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。
Qwen2-7B-Instruct-bnb-4bit - 通过Unsloth实现Mistral与Gemma的高效内存优化与快速微调
GithubGoogle ColabHuggingfaceUnsloth内存优化学习笔记本开源项目模型模型微调
Unsloth工具支持Mistral、Gemma、Llama等模型在Google Colab上实现最高5倍的微调速度,同时将内存使用减少至原来70%以下。只需上传数据集并选择“运行所有”,即可获得优化后的模型,支持导出到GGUF、vLLM,或者上传至Hugging Face。这一方案提升了复杂模型的训练效率,并为开发人员提供了便捷的实验平台。多个开源笔记本和适用广泛的Colab文件降低技术门槛,非常适合初学者使用,即便是参数量大的CodeLlama模型也能受益。
lightning-flash - 跨数据领域和任务的AI模型训练与处理解决方案
AIGithubPyTorchlightning-flash开源项目模型训练深度学习
Lightning Flash提供多任务和多数据领域的AI解决方案,用户只需三步即可完成数据加载、模型配置和微调。项目支持多种预训练模型和优化策略,简化深度学习工作流程,适用于各种数据域和任务类型。其功能包括模型预测、训练策略、优化器和调度器选择,以及自定义数据变换。Flash旨在让用户无需自行开发复杂的研究框架,即可在生产环境中应用AI模型。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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