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Tabular-LLM

表格智能数据集的收集与LLM模型优化

此项目利用Alpaca-CoT平台,集合和整理多种表格智能任务的数据集,并对现有的大型语言模型进行微调,以提升其对表格数据的理解和处理能力。主要涵盖表格问答和表格-文本生成等任务。项目提供开源训练代码和格式统一的表格数据,并开放训练模型,助力研究者复现及优化表格智能任务。

Awesome-LLM-Tabular - 大型语言模型与表格数据处理研究进展
GithubLLM人工智能开源项目机器学习自然语言处理表格数据
Awesome-LLM-Tabular汇集了大型语言模型在表格数据处理领域的研究论文,涵盖数据表示、问答和推理等方面。项目提供论文详细信息、相关工作坊和博客文章,为研究人员提供全面的参考资源,助力快速了解该领域的最新进展。
llm-datasets - LLM微调优质数据集与工具资源库
GithubLLM对话开源项目微调指令跟随数据集
LLM Datasets项目汇集了大语言模型微调所需的优质数据集、实用工具和核心概念。涵盖通用、数学逻辑、编程和对话等多个领域,项目详细阐述了高质量数据集的特征。为研究人员和开发者提供多样化的LLM微调数据资源,旨在促进模型性能提升。
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。
LabelLLM - 开源数据标注平台 优化LLM开发流程
GithubLabelLLM人工智能多模态开源开源项目数据标注平台
LabelLLM是一个开源数据标注平台,旨在优化大型语言模型(LLM)开发中的数据标注流程。该平台提供灵活配置、多模态数据支持、全面任务管理和AI辅助标注功能。LabelLLM适合独立开发者和中小型研究团队使用,可显著提高数据标注效率,为LLM训练数据准备提供有力支持。
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。
LLMDataHub - 大语言模型训练数据集合
GithubLLMDataHub大语言模型开源社区开源项目数据集聊天机器人
LLMDataHub汇聚高品质大语言模型训练数据,为研究人员和从业者提供丰富的数据资源。该平台涵盖多种数据集,适合提升聊天机器人对话质量、应答生成及语言理解。同时,平台更新最新数据集,助您获取行业前沿资源。
Chinese-LLaMA-Alpaca-3 - 中文Llama-3大模型及其精调版本的特性
GithubLlama-3-Chinese中文大模型开源开源项目性能提升指令精调
Chinese-LLaMA-Alpaca-3项目推出了基于Meta新一代Llama-3技术的中文模型版本,涵盖原始及指令精调版本。这些模型利用海量中文数据增强了语义理解与指令执行性能,可广泛适用于多种中文文本处理任务。
xllm - 便捷微调大语言模型,集成最新优化技术
GithubX—LLM大语言模型开源项目模型训练训练优化集成开发
X—LLM是一个便捷的微调大语言模型工具,集成了诸如QLoRA、DeepSpeed、GPTQ、Flash Attention 2和FSDP等最新优化方法,显著提升训练效率。用户可以专注于模型和数据的优化,而不需要繁琐的代码编写。该工具支持多种Transformer模型,并可无缝对接HuggingFace Hub,适用于生产环境和快速原型设计,有助于用户更好地掌控模型训练进度并降低开销。
llm-data-creation - 大型语言模型驱动的自动数据生成框架
EMNLPGithub大语言模型开源项目微调数据创建评估
llm-data-creation是一个基于大型语言模型的数据生成框架。该项目仅需一个格式示例即可创建多种问答任务的合成数据,通过迭代过程生成更多相同格式的数据。这一方法特别适用于缺乏人工标注数据的场景。项目提供完整的数据创建、模型微调和评估流程,在10个公开基准数据集上的评估显示出优秀的跨域性能。
Alpaca-CoT - 一站式AI指令调谐与语言处理平台
Alpaca-CoTGithub参数效率大型语言模型开源项目指令调优平台统一界面
Alpaca-CoT,一款集成指令收集、参数效率优化和语言处理的AI工具,提供统一与高效的用户界面, 适用于处理复杂的语言模型任务,增强操作的精确度及效能。
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