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Qwen2-72B-Instruct

多语言大规模语言模型 支持131K token超长文本处理

Qwen2-72B-Instruct是一个支持131,072个token超长上下文的指令微调大语言模型。在语言理解、生成、多语言、编码、数学和推理等多项基准测试中表现优异,超越多数开源模型。采用改进的Transformer架构,通过大规模数据预训练和优化。集成YARN技术处理长文本,可通过vLLM部署。

instruct-eval - 指令调优的大型语言模型的评估和比较
AlpacaFlan-T5GithubIMPACTInstructEvalLLM开源项目
InstructEval项目专注于全面评估和比较指令调优的大型语言模型(如Flan-T5和Alpaca),并提供简便的基准测试库和排行榜。该项目支持多种模型和任务,使研究者能够轻松直观地在学术基准(如MMLU和BBH)上比较模型表现。此外,InstructEval发布了用于评估LLM写作能力的IMPACT数据集和安全评估基准Red-Eval,为用户提供多样的测试工具和资源。
Baichuan2 - 开源大语言模型
Baichuan 2Github大语言模型开源开源项目推理和部署模型微调
Baichuan 2,新一代开源大语言模型,拥有基于2.6万亿Tokens训练的7B与13B版本,展现卓越性能于多语言、法律及医疗领域。开发者经官方审核后,可免费商用。详情见技术报告《Baichuan 2: Open Large-scale Language Models》。
Play-with-LLMs - 一系列关于大型语言模型的训练、评估和应用的详细指南
GithubLLM应用Mistral-8x7b-Instruct中文实现大型语言模型开源项目模型微调
Play-with-LLMs提供一系列关于大型语言模型的训练、评估和应用的详细指南,涉及RAG、Agent、Chain等多种结构,包括多个实用案例和应用代码。项目旨在帮助开发者迅速掌握并深入理解大型语言模型。
instructor-embedding - 指令微调的文本嵌入模型
GithubINSTRUCTOR定制化任务开源项目文本嵌入模型高性能
INSTRUCTOR是一种指令微调的文本嵌入模型,无需额外训练即可生成定制化的文本嵌入,支持多种任务和领域,覆盖70项不同的嵌入任务,表现卓越。最新更新包括优化的代码结构和硬负样本检查点。用户可以通过本地或Colab轻松安装和使用INSTRUCTOR进行文本分类、信息检索和聚类等任务,并提供详细的安装及使用指南。
Qwen-Agent - 基于千问大模型的应用开发框架 支持工具调用和长文本处理
GithubLLM应用Qwen-Agent代理框架工具使用开源项目自定义助手
Qwen-Agent是基于通义千问大语言模型的应用开发框架。该框架提供指令跟随、工具使用、规划和记忆等功能,包含浏览器助手和代码解释器等示例应用。它支持自定义工具开发,提供原子级和高级组件,能处理超长文档问答,并在多个基准测试中表现出色。开发者可以利用Qwen-Agent创建智能助手,实现复杂的人工智能应用。
Baichuan-13B - 包含130亿参数和出色Benchmark性能的大规模开源语言模型
Baichuan-13BGithub对齐模型开源模型开源项目百川智能量化版本
Baichuan-13B是一个包含130亿参数的开源模型,支持中英双语,并在多项Benchmark测试中表现优异。它具有更大的参数量和数据规模,更高效的推理能力,且完全免费商业使用。通过简单的代码即可部署,量化版本大大降低了部署门槛,广泛适用于学术研究和商业应用。
RWKV-infctx-trainer - 突破序列长度限制的RWKV模型训练工具
DeepSpeedGithubRWKV开源项目无限上下文深度学习训练器
RWKV-infctx-trainer是一款专为RWKV模型设计的训练工具,突破了传统上下文长度限制。它支持超过100万个token的序列训练,保持近乎恒定的显存消耗。项目集成了DeepSpeed 3和Hugging Face数据集,采用PyTorch 2.0、Lightning 2.0等技术提升训练效率。这为长序列语言模型研究提供了有力支持,适用于长文本和复杂上下文处理场景。
LRV-Instruction - 通过稳健指令调优降低多模态模型幻觉风险
GPT4GithubLRV-InstructionMiniGPT4mplug-owl多模态模型开源项目
该项目通过稳健的指令调优,减少大规模多模态模型的幻觉现象,提升其在复杂视觉和语言任务中的表现。LRV-Instruction 数据集包含多种视觉和语言任务数据,通过 GPT-4 生成,提供正面和反面的指令示例,以提高模型的鲁棒性和准确性。最新的研究进展和更新内容不断推进多模态图表理解和图像上下文推理基准的发展,为相关领域提供重要的数据支持。
InstructCV - 自然语言指令引导的多任务计算机视觉模型
GithubInstructCV开源项目文本到图像生成深度学习生成扩散模型计算机视觉
InstructCV 项目通过指令调优的文本到图像扩散模型,简化了计算机视觉任务的执行方式。该项目将多个计算机视觉任务转化为文本描述的图像生成问题,并使用涵盖分割、物体检测、深度估计和分类等任务的数据集进行训练。利用大型语言模型生成任务提示,该模型从生成模型转变为指令引导的多任务视觉学习者。项目实现了多种环境配置,包括在Huggingface Spaces的Gradio演示和Google Colab的运行示例,并支持PyTorch 1.5+。
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