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UnslopNemo-12B-v2-GGUF

增强AI模型表达能力的实验探索

该项目通过减少RP数据集中的特点,以提高模型的表达力。适用于Mistral、ChatML以及文本补全任务。通过调整采样设置,用户有可能获得更优的结果。参与者被鼓励在讨论页面提供反馈,以帮助进一步改进性能。

nvidia_-_Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base-gguf - Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base模型实现高效自然语言生成
GithubHuggingfaceMistral-NeMo-Minitron-8B-BaseNVIDIA开源项目模型自然语言生成语料库量化
NVIDIA 的 Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base 模型运用压缩和蒸馏技术,为自然语言生成任务提供解决方案。该模型通过修剪和蒸馏 Mistral-NeMo 12B,在 3800 亿个词标中完成训练,适用于多领域文本转换,并支持 NeMo 24.05 引擎,兼容 NVIDIA 多种硬件架构。
Nous-Hermes-llama-2-7b - 高效精调语言模型Nous-Hermes的特性与使用
GithubHuggingfaceNous-Hermes-Llama2-7bRedmond AI合成数据开源项目数据集模型模板格式
Nous-Hermes-Llama2-7b是由Nous Research精调的语言模型,基于GPT-4合成输出训练,具有处理长响应和减少幻觉的能力。该模型不受OpenAI审查机制影响,具备高精度的任务完成能力。数据集由Teknium及其他合作者提供,包括GPTeacher和CodeAlpaca。训练在高性能DGX机器上进行,确保模型的一致性和先进性,适用于文本生成及复杂指令理解等多种任务。
llama-2-7b-chat-bnb-4bit - 开源LLM模型训练加速工具实现2至5倍速提升并节省70%内存
GithubHuggingfaceLlama-2Unsloth人工智能大语言模型开源项目模型模型微调
该开源项目致力于优化大语言模型的训练过程,通过创新技术为Mistral、Gemma、Llama 2等主流模型提供训练加速解决方案。基于Colab平台的多个训练笔记本支持对话及文本补全功能,可实现2-5倍的训练速度提升,并将内存占用降低70%。项目支持GGUF格式导出及vLLM、Hugging Face平台部署,为计算资源受限的AI开发团队提供了高效的模型训练方案。
Mistral-Small-22B-ArliAI-RPMax-v1.1-GGUF - 高创意RP模型,强调多样性与个性化
GithubHuggingfaceMistral-Small-22B-ArliAI-RPMax-v1.1开源项目模型训练量化非重复性
Mistral-Small-22B-ArliAI-RPMax-v1.1基于Mistral-Small-Instruct-2409开发,特别强调多样性和独创性。该模型经过精心的数据选择,避免重复,具备良好的创意表达能力。模型在多种量化格式中可用,训练过程注重减少重复情况,仅供个人使用。用户可以通过多种平台获取此模型,并参与社区讨论。
chatglm-6b - 中英双语开源对话模型实现低显存本地部署
AI技术ChatGLM-6BGithubHuggingface中英双语开源开源项目模型语言模型
该模型是一个基于 GLM 的中英双语开源对话工具,拥有 62 亿参数,通过量化技术实现低显存要求,适合消费级显卡本地部署。专注于中文问答及对话功能,具有监督微调和人类反馈强化学习功能。升级版提供更高性能和效率,研究者可完全开放使用,而商用需要填问卷。
TinyMistral-248M - 使用小规模数据集进行高效模型预训练
GithubHuggingfaceMistral 7B参数开源项目微调模型评估结果语言模型
TinyMistral-248M基于Mistral 7B模型,参数减少至约2.48亿,专为下游任务微调设计。预训练使用了748.8万个实例,支持文本生成功能,拥有约32,768个token的上下文长度。模型在InstructMix评估中的平均困惑度为6.3,未来将在多数据集上增加训练周期,验证无需大数据集即可进行有效预训练的可能性,并在多个指标测试中表现良好。
LLM2LLM - 探索迭代数据增强提升语言模型性能
GSM8KGithubLLM2LLM大语言模型开源项目数据增强迭代学习
LLM2LLM项目提出了一种迭代数据增强方法,旨在提升大型语言模型的性能。该方法通过数据生成和筛选,创建高质量训练数据,逐步改进模型能力。研究团队在GSM8K等数据集上的实验证实了方法的有效性。项目已开源代码并提供复现指南,为相关研究和开发工作提供了参考资源。
internlm2-chat-7b - 70亿参数大模型实现20万字超长文本理解及多场景智能对话
GithubHuggingfaceInternLM2人工智能代码解释器大语言模型开源项目模型超长上下文
InternLM2-chat-7b作为书生·浦语第二代大模型的70亿参数版本,搭载20万字超长上下文理解技术,在复杂推理、数学运算、代码编程等核心任务上性能卓越。模型集成代码解释器和数据分析工具,通过增强型工具调用机制高效完成多步骤任务。在MMLU、AGIEval等主流评测基准上展现出同级别最优性能。该开源项目面向学术研究完全开放,同时提供免费商业授权渠道。
mpt-7b-chat - 对MPT-7B-Chat模型的优化及其在开源LLaMA对话生成中的进展
GithubHuggingfaceMPT-7B-ChatMosaicMLTransformer对话生成开源开源项目模型
MPT-7B-Chat是MosaicML开发的对话生成模型,通过微调著名数据集提高生成效果,采用去掉位置嵌入的改进型解码器架构及FlashAttention、ALiBi等创新技术,支持较长序列训练与微调。此模型在MosaicML平台研发,可通过MosaicML与Hugging Face加载,尽管输出可能包含错误或偏见,仍为开发者提供了一个开源的对话生成提升工具。
Infinity-Instruct-3M-0613-Mistral-7B - 提升语言模型性能的开源指导调优模型
AlpacaEval2.0GithubHuggingfaceInfinity Instruct开源模型开源项目指令微调无反馈强化学习模型
Infinity-Instruct-3M-0613-Mistral-7B是一个开源的指导调优模型,无需人类反馈的强化学习。该模型在百万级指令数据集上经过微调,在AlpacaEval 2.0基准测试中取得了25.5的高分,表现优于Mixtral 8x7B v0.1、Gemini Pro和GPT-3.5。通过低成本训练提高了Mistral-7B的基础能力和对话能力,并在MT-Bench测试中表现出色。适合多样化的下游任务,该模型为研究与应用提供了良好的支持。
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