ToolBench

大规模工具使用指令数据集与开源语言模型

ToolBench AI工具 API 大规模语言模型工具使用能力 Github 开源项目

ToolBench项目构建了大规模的指令微调数据集，旨在提升语言模型的工具使用能力。该项目收集了16464个真实API，覆盖单工具和多工具场景，采用深度优先搜索决策树方法生成注释。项目提供训练脚本和微调后的ToolLLaMA模型，其工具使用能力达到了与ChatGPT相当的水平。

llm-jp-3-1.8b-instruct - 跨平台大规模语言模型的多语言开发与评估

GithubHuggingfacellm-jptransformers大规模语言模型开源项目指令微调模型预训练

项目由日本国家信息学研究所研发中心开发，提供支持多种编程语言的大型语言模型，如C、Python、Java。采用Transformer架构，模型经过大规模数据集的预训练与优化微调，适用于多语言环境。用户可通过Hugging Face Transformers库轻松集成与使用。项目提供模型技术细节、参数设置和语言标记器使用方法，以及多样化的数据集和评估方案，适用于中文、英文、日文等语言。

TigerBot - 开源的多语言多任务大规模语言模型

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TigerBot是一个整合多语言处理和多任务处理功能的开源大规模语言模型（LLM）。平台开源包含TigerBot-7B系列模型、训练和推理代码，提供丰富API与专门的领域数据，并紧密开发相关插件如"TigerBot Search"，致力于增强科技应用在日常生活中的便捷。

JudgeLM - 大语言模型开放场景高效评估技术

GithubJudgeLM大语言模型开放式任务开源项目微调模型评估

JudgeLM是一个用于训练和评估大语言模型评判器的开放平台。通过微调技术，该项目实现了对开放场景中大语言模型的高效评估，评判一致性超过人类水平。JudgeLM提供先进的评判器训练和评估代码，能够处理单一回答、多模态模型、多个回答和多轮对话等任务。此外，该平台还集成了分布式多模型服务系统和Web界面，方便用户使用和部署。

instruction-datasets - 大语言模型指令微调数据集汇总

GithubInstruction TuningNLP多语言大语言模型开源项目数据集

该项目整理了大语言模型指令微调所需的多种数据集，包括金标准、银标准/LM生成和偏好数据集。内容涵盖多语言和多模态任务，提供指令-响应对和人类偏好评分等资源。这些数据集有助于提升模型的指令跟随、对话和任务执行能力，为NLP研究和开发提供重要参考。

chinese-llm-benchmark - 中文大模型性能基准测试与排行榜

CLiBGithub中文大模型开源模型开源项目能力排行评测榜单

项目持续更新,目前已评测113个中文大模型,包括GPT-4、文心一言、通义千问等商用模型和百川、Qwen、GLM等开源模型。评测维度全面,涵盖分类、信息抽取、阅读理解、数据分析、中文编码效率等。提供综合能力和细分能力排行榜,并开放原始评测数据。为选择和研究中文大模型提供客观依据。

MentalLLaMA - 开源大语言模型助力社交媒体上的可解释心理健康分析

GithubMentaLLaMA可解释性大语言模型开源项目心理健康分析社交媒体

MentalLLaMA项目开发了基于IMHI数据集的开源指令型大语言模型,用于社交媒体数据的心理健康分析。该模型能生成高质量解释,提高分析结果的可解释性。项目还提供了涵盖8个任务和10个测试集的全面评估基准。MentalLLaMA为心理健康监测和研究领域带来新的分析工具和方法。

data_management_LLM - 大型语言模型训练数据管理资源汇总

Github大语言模型开源项目数据质量监督微调训练数据管理预训练

该项目汇总了大型语言模型训练数据管理的相关资源。内容涵盖预训练和监督微调阶段，探讨领域组成、数据数量和质量等关键方面。项目还收录了数据去重、毒性过滤等技术，以及不同因素间的关系研究。这些资源为优化LLM训练数据管理提供了全面参考。

awesome-gpt4 - GPT-4资源汇集提示工具与应用实例

GPT-4Github人工智能开源项目机器学习自然语言处理语言模型

MAmmoTH2-7B-Plus - 增强大型语言模型推理能力的创新研究

GithubHuggingfaceMAmmoTH2大语言模型开源项目指令微调数学推理模型

MAmmoTH2项目通过创新的指令微调技术，提升大型语言模型在推理基准上的显著表现。该项目高效采集了来自预训练网络语料的1000万条指令-响应对，成功开发出无需特定领域数据且在MATH与GSM8K基准上表现优异的模型。MAmmoTH2-Plus进一步基于公共数据进行训练，在推理与聊天机器人领域设定了新标准。本项目展示了一种获取大规模优质指令数据的高性价比方法，提供了增强大型语言模型推理能力的全新视角。

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