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medllama3-v20

面向医疗领域的微调语言模型

MedLLaMA3-v20是一个专注于医疗领域的大型语言模型,由Probe Medical和延世大学MAILAB共同开发。该模型利用公开医疗数据进行微调,旨在提升医疗相关任务的处理能力。模型采用多个LoRA目标进行训练,包括各种投影技术,以优化性能。作为英语医疗文本处理工具,MedLLaMA3-v20可能在医疗信息检索和诊断辅助等领域发挥作用。

LLaMa2lang - 优化LLaMa3-8B模型性能,支持多语言微调和翻译
GPUGithubLLaMa3RAG开源项目翻译语言微调
LLaMa2lang提供便捷脚本,微调LLaMa3-8B模型以适应不同语言。结合RAG和翻译模型,将数据集OASST1翻译为目标语言,进行数据集成和细调,并支持推理。支持DPO和ORPO等优化方法,进一步提升模型回答质量,兼容多个基础模型与翻译架构。
LLaMA-Factory - 提升语言模型微调效率的统一平台
GithubLLaMA Factory大语言模型开源项目快速微调性能优化模型量化热门
LLaMA-Factory是一个高效的语言模型微调工具,支持多种模型和算法。该平台专注于提高微调速度,支持连续预训练、监督微调和激励建模等策略。LLaMA-Factory利用LoRA技术实现高效训练,并提供详尽的数据监控和快速推理能力。此外,新版本还增加了PiSSA算法,且支持多种开发平台如Colab和DSW,适合高质量文本生成和智能应用开发。
Chinese-LLaMA-Alpaca-2 - 基于Meta发布的可商用大模型Llama-2开的中文LLaMA&Alpaca大模型的第二期项目
Chinese-LLaMA-Alpaca-2FlashAttention-2Github中文词表大模型开源项目长上下文
Chinese-LLaMA-Alpaca-2项目基于Meta的Llama-2模型开发,提供了全新的中文LLaMA-2基座模型和Alpaca-2指令精调大模型,专注于优化中文词表和扩展模型训练。模型支持大规模中文数据增量训练,显著提升中文语义和指令理解能力。支持4K至64K上下文长度,实现人类偏好对齐,提供多种工具支持部署和应用推广。适用于企业和研究机构进行语言模型深度研发和实用应用,如对话系统和文本分析等。
Taiwan-LLM - 专为繁体中文与英语环境设计的高性能语言模型,具有70亿参数规模
GithubLlama-3-Taiwan-70BNLP基准NVIDIA传统中文开源项目聊天机器人
Llama-3-Taiwan-70B是专为繁体中文与英语环境设计的高性能语言模型,具有70亿参数规模,涵盖多个行业领域。该模型透过NVIDIA NeMo技术优化,已完成在台北一号的NVIDIA DGX H100系统上的训练,获多个企业支持。
Chinese-LLaMA-Alpaca - 中文NLP开源模型,深化语义理解与执行技术
Github中文Alpaca中文LLaMA大模型开源开源项目指令精调
Chinese-LLaMA-Alpaca-3项目致力于提升中文NLP的处理效率和效果,通过扩展中文词表并使用中文数据进行二次预训练,大幅增强了中文文本的编解码能力。该项目提供了完善的模型下载、部署和训练指导,支持多种生态系统和快速本地部署,适合高质量文本生成和多轮对话任务。同时,通过开源和社区合作,推动开源大模型技术研究及应用。
CMLM-ZhongJing - 中医大语言模型结合古今智慧推动医学创新
CMLM-ZhongJingGithub中医大语言模型开源项目指令数据模型训练
CMLM-ZhongJing是一款专注中医领域的大语言模型,融合古代医学智慧与现代AI技术。该模型采用多任务诊疗行为分解和中医常识指令数据构建策略进行训练,致力于深入阐释中医知识,为医学领域提供智能化工具。在专业中医案例测试中,模型展现出优秀的泛化能力和专业水平。
CareGPT - 医疗人工智能开源模型
CareGPTGithub医疗LLM开源模型开源项目数据集部署
CareGPT是为医疗行业设计的开源大型语言模型,提供全面的医学数据整合、高效的模型部署和资源持续更新。此项目优化了模型与知识库的结合,全面支持LLaMA系列模型的训练,并构建了高效的问答系统,从而在医疗人工智能领域中取得显著成效。深入了解CareGPT,发掘更多医疗应用案例,并推进科技与医疗的深度结合。
Llama3-Chinese-Chat - 基于Llama 3的中英双语优化大语言模型
ChineseGithubLlama3人工智能开源项目自然语言处理语言模型
Llama3-Chinese-Chat项目基于Meta-Llama-3-8B-Instruct模型开发,采用ORPO方法优化训练,大幅提升中英双语交互能力。该模型具备角色扮演、工具使用等功能,提供多种版本选择。最新v2.1版本在数学、角色扮演和函数调用方面性能显著提升,训练数据集扩充至10万对。项目同时提供Ollama模型和量化版本,便于快速部署使用。
llama-trl - 使用 PPO 和 LoRA 微调 LLaMA
GithubLLaMA-TRLLoRAPPOReward Model TrainingSupervised Fine-tuning开源项目
本项目LLaMA-TRL通过PPO和LoRA技术进行大规模语言模型的微调,采用TRL(变压器强化学习)和PEFT(参数高效微调)方法。本文详细介绍了从安装依赖到具体实现的步骤,包括监督微调、奖励模型训练和PPO微调,助力开发者显著提升模型性能和任务适应能力。
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