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AutoIF

基于执行反馈的大语言模型指令遵循能力提升方法

AutoIF是一种创新的大语言模型指令遵循能力提升方法。它通过代码执行反馈自动生成和验证指令数据,结合指令增强、验证函数生成和交叉验证等技术合成高质量训练样本。实验结果显示,AutoIF能有效提升不同规模模型的指令遵循表现,为大语言模型指令微调提供了新的研究思路。

xLAM-8x7b-r - 提升AI代理决策效率与多领域自动化应用
GithubHuggingfacexLAM人工智能助手工具调用开源项目模型语言模型
项目详细介绍了提升决策支持和执行用户指令的大语言模型系列。这些模型通过自主任务规划与执行,将工具调用与代理机制结合应用于多个领域。xLAM系列模型强调其在自动化工作流程方面的应用,专注于研究和离线功能的增强。提供的量化GGUF文件兼具隐私与效率,通过与Huggingface的整合,项目提供了详细的使用指南,并在多个基准测试如Berkeley Function-Calling、Webshop和ToolQuery中表现出色。
Qwen2-7B-Instruct-GGUF - 广泛基准测试中表现突出的大型语言模型
GithubHuggingfaceQwen2-7B-Instruct多语言开源项目推理能力模型模型优化预训练
Qwen2-7B-Instruct-GGUF是一款经过指导优化的开源大规模语言模型,在语言理解、生成和多语言支持等基准测试中表现优异,提供fp16及多种量化格式,兼容OpenAI API,并增强代码和数学推理功能。
automata - 自主编程AI系统,为开发者提供实时代码和文档生成
AGIAutomataGithub代码生成开源项目自律系统自编程AI
Automata旨在成为一个完全自主、自我编程的AI系统,结合GPT-4和向量数据库,实现记录、搜索和编写代码。自动生成代码和文档,提升程序员的生产力,并探索AI和计算机科学的基本问题。项目提供详细的安装和使用指南、示范代码、贡献指南以及未来发展目标。
demonstrated-feedback - DITTO方法通过示范反馈优化语言模型对齐
DITTOGithub对齐开源项目演示反馈自定义LLM语言模型
Demonstrated-feedback项目开发了DITTO方法,利用少量示范反馈对齐语言模型。这种方法无需大规模数据集,能够学习细粒度的风格和任务对齐。DITTO在新闻、电子邮件和博客等领域的表现优于现有技术。这一创新为语言模型的个性化提供了高效解决方案。
AI-TDD - GPT驱动的测试驱动开发工具,自动生成验证通过的代码
AI + TDDBunGPTGithub前端测试开源项目测试驱动开发
AI-TDD项目使用GPT技术,通过编写测试用例自动生成代码,实现高效测试驱动开发。简单易用的命令行安装和配置,使AITDD能够无缝集成到现有开发流程中,支持Jest和Testing Library等前端测试框架。AI-TDD使用OpenAI最新GPT模型,确保代码的准确性和合规性,实现自动化测试验收。
idefics2-8b - 多模态AI模型实现图文交互
GithubHuggingfaceIdefics2图像理解多模态模型开源项目模型自然语言对话视觉AI
Idefics2是一款多模态AI模型,支持图像和文本的任意序列输入并生成文本输出。它能回答图像问题、描述视觉内容、基于多图创作故事,也可作为纯语言模型使用。相比前代,Idefics2在OCR、文档理解和视觉推理方面有显著提升。模型提供8B参数基础版、指令微调版和长对话优化版,均以Apache 2.0许可开源发布。
CodeLlama-7B-Instruct-GGUF - 多模式推理的新型代码生成工具
CodeLlama 7B InstructGPTQ模型GPU加速GithubHuggingface开源项目文本生成模型量化方法
CodeLlama-7B-Instruct-GGUF由Meta开发,是一款采用GGUF格式的代码生成工具,支持多种量化方法和标记优化。适合多种推理场景,包括GPU和CPU协同使用,兼容多种第三方接口和库。
auto-round - 针对大语言模型的高效量化算法
AutoRoundGithubLLM推理低位推理开源项目权重量化量化算法
AutoRound是一种针对大语言模型(LLM)的高效量化算法。通过符号梯度下降优化权重舍入和范围,仅需200步迭代即可达到业界领先水平,且不增加推理开销。该算法支持OPT、BLOOM、GPT-J等多种模型,提供混合精度量化、激活量化等实验功能,并兼容Intel Gaudi2硬件。AutoRound提供简洁的Python接口,方便用户进行模型量化和推理。
llm-action - 提升AI模型训练与推理效率的高级技术与指南
GithubLLM实战LLM训练分布式训练参数高效微调开源项目微调技术
llm-action项目为NVIDIA GPU和Ascend NPU上的大模型训练提供简易工具,详细介绍了LLM训练技术的高效微调和分布式技术。深入探究LLM微调实战与技术原理,并提供实际代码示例以供学习和应用。涵盖普适性框架与多模态微调专项技术,适合开发者与研究人员优化和扩展其AI模型的能力。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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