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Arabic-Orpo-Llama-3-8B-Instruct

优化Meta-Llama-3模型在阿拉伯语文本生成中的表现

本项目利用ORPO技术对Meta-Llama-3-8B-Instruct模型进行了微调,旨在提升其生成阿拉伯语文本的准确性和连贯性。虽然基准测试结果显示基模型略有优势,但经过微调的模型在实际应用中生成的阿拉伯语文本质量更高。训练数据来自2A2I/argilla-dpo-mix-7k-arabic数据集,并通过lighteval工具进行评估,旨在增强英文模型在阿拉伯语言环境下的适应能力。

Llama-3.1-Unhinged-Vision-8B-GGUF - 新的多模态内容处理AI模型
GithubHuggingfaceLM StudioMeta Llama 3.1上下文多模态开源项目模型
此项目结合了Meta Llama 3.1 8B和mmprojector模型,具备128K上下文能力,可以在对话中准确区分多幅图像。这一模型已在LM Studio中应用,为复杂视觉数据处理提供了支持。
Llama-2-7b-chat-hf - Meta开发的70亿参数对话语言模型
GithubHuggingfaceLlama 2人工智能元宇宙大语言模型开源项目模型自然语言处理
Llama-2-7b-chat-hf是Meta开发的大型语言模型,专为对话场景优化。该模型拥有70亿参数,采用优化的Transformer架构,通过监督微调和人类反馈强化学习提高了效果。它适用于助手式聊天等自然语言生成任务,在多项基准测试中表现出色,有用性和安全性可与部分闭源模型相媲美。
nano-llama31 - 轻量级Llama 3.1架构实现 提供训练微调和推理功能
AI模型GithubLlama 3.1nanoGPT开源项目微调深度学习
nano-llama31是一个轻量级的Llama 3.1架构实现,无需额外依赖。该项目聚焦8B基础模型,提供训练、微调和推理功能。相比Meta官方和Hugging Face的版本,代码更为精简。目前正在开发中,已支持Tiny Stories数据集的微调。未来计划增加混合精度训练、分布式数据并行等功能,并考虑扩展到更大规模的Llama 3模型。
LLM-Finetuning - 大型语言模型高效微调指南
GithubHugging FaceLoRAPEFT大型语言模型开源项目微调
了解如何使用LoRA和Hugging Face Transformers库高效微调大型语言模型。项目提供详细的教程笔记本,包括在Colab中微调Llama 2、GPT-Neo-X-20B、MPT-Instruct-30B等模型的指导和代码示例。无论新手或专家,均可找到实用资源,提升语言模型性能。欢迎贡献和提交问题,共同完善此开源项目。
ELYZA-japanese-Llama-2-7b-fast-instruct - 提升日本语言处理与指令执行的创新模型
ELYZA-japanese-Llama-2-7bGithubHuggingfaceLlama2人工智能开源项目日语能力模型追加事前学习
ELYZA-japanese-Llama-2-7b-fast-instruct基于Llama2,专注于提升日语处理能力,提供流畅的语言体验。通过针对日语的扩展训练,该模型在理解和生成日语方面表现优异,并支持GPU加速,以优化计算性能,适用于多种应用场景。欲了解更多使用案例和详细信息,请访问官方页面。
Llama3-8B-Chinese-Chat-GGUF-4bit - 支持中英文交流的跨语言模型功能
GithubHuggingfaceLlama3-8B-Chinese-Chat功能升级开源项目模型语言模型
Llama3-8B-Chinese-Chat提供了优化的语言模型,以支持中英文用户的交互。最新的v2.1版本的模型提升了角色扮演、函数调用和数学计算功能,并减少了中文回答中夹杂英文的现象。用户可以通过GitHub和HuggingFace平台获取使用指南,提供在线演示和多种模型版本以满足不同用户的需求。
llama-lora-fine-tuning - 单GPU微调LLaMA模型的高效方法
GPUGithubLLaMAVicuna开源项目微调语料库
本项目展示了在单个16G GPU上微调vicuna-7b模型的方法。通过采用LoRA、半精度模型和8位加载等技术,有效降低了内存需求。项目详细说明了环境配置、模型准备、语料处理和微调过程,并提供P100和A100的性能数据。这种方法使研究者和开发者能在有限硬件资源下进行大型语言模型的定制化训练。
Llama-3.1-Nemotron-lorablated-70B-i1-GGUF - Llama-3.1的矩阵量化技术优化模型性能
GithubHugging FaceHuggingfaceLlama-3.1-Nemotron-lorablated-70BQuants使用方法开源项目模型量化
该项目提供了一系列用于Llama-3.1-Nemotron模型的加权和矩阵量化文件,旨在优化模型的性能和运行效率。这些文件在缩小模型尺寸的同时保持了质量,适用于多种场景。用户可依据需求选择适合的量化级别,具体使用说明请参阅指南。项目的成功得益于各方支持和资源,推动了更多高质量量化文件的开发,助力广泛的研究和应用。
llama-2-7b-bnb-4bit - 提升Llama模型性能,实现速度翻倍与内存节省
GithubHuggingfaceLlamaUnsloth内存优化参数调优开源项目模型模型量化
项目通过4bit量化模型和Unsloth技术,优化Llama系列模型的性能。用户可在Google Colab上进行简单操作,免费获取如Gemma、Mistral、TinyLlama等模型,并实现性能提升和内存节省。以Llama 2为例,其推理速度可提高2.2倍,内存使用减少43%。项目适合初学者,支持导出为GGUF和vLLM格式,可上传至Hugging Face。
tamil-llama-7b-instruct-v0.1 - 改进泰米尔文本生成的高性能语言模型
GithubHuggingfaceNLPTamil LLaMA开源项目文本生成机器学习模型语言模型
Tamil LLaMA 7B Instruct v0.1在泰米尔语处理方面取得关键进展。作为优化后的GPT模型,它在文本生成中表现出色,并可通过微调适应特定的NLP任务。模型基于16,000个泰米尔词汇,并集成顶尖数据集,如AI2 Reasoning Challenge和HellaSwag,提供高精度的多领域能力。
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