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UnslopNemo-12B-v3-GGUF

实验性Mistral对话模型的增强表达版本

UnslopNemo-12B-v3-GGUF作为Mistral架构的实验性语言模型,对原有RP数据集进行了90%的优化处理。模型集成了Metharme、Mistral和Text Completion等多种功能,支持灵活的采样器参数调整。目前处于持续优化阶段,通过社区反馈不断完善其性能表现。

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。
NExT-GPT - NExT-GPT多模态语言大模型的前沿应用和技术
GithubNExT-GPT多模态LLM多模态编码开源项目端到端学习语言模型
NExT-GPT,一个先进的多模态语言处理大型模型,支持文本、图像、视频和音频的综合处理。该模型整合了最新科技,提供代码和数据资源,可广泛应用于内容自动生成和多模态交互等领域。它利用先进的多模态编码器和语言模型进行有效的语义理解与生成,同时能输出特定模态内容,满足多种输入与输出需求。
mistral.rs - 支持多种设备、模型量化的大型语言模型(LLM)推理平台,配备与Open-AI API兼容的HTTP服务器和Python绑定
GithubHTTP服务器LLM推理Python APImistral.rs开源项目模型量化
mistral.rs是一款支持多种设备、模型量化的大型语言模型(LLM)推理平台,配备与Open-AI API兼容的HTTP服务器和Python绑定,提供快速、精确的模型推理服务。平台支持文本和视觉模型,如AnyMoE、Llama等,采用LoRA技术和动态适配器,提高推理效率。用户可通过API在多种加速器上部署模型,实现快速计算和灵活应用。
LLMsNineStoryDemonTower - 大语言模型全面学习路径 从入门到实战进阶
ChatGLM3GithubLLMs开源模型开源项目微调自然语言处理
LLMsNineStoryDemonTower项目提供全面的大语言模型学习资源,涵盖NLP基础到高级应用的九个层次。内容包括ChatGLM、Baichuan、Llama2等主流模型实践,以及模型微调、推理加速和多模态应用等进阶主题。该项目为学习者构建了从理论到实践的完整大语言模型学习路径。
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。
CharacterGLM-6B - 新一代中文AI角色对话模型
CharacterGLM-6BGithub人工智能对话预训练模型开源项目自然语言处理角色扮演
CharacterGLM-6B是聆心智能与清华大学CoAI实验室联合开发的新一代对话模型。基于ChatGLM2系列,该模型通过独特的属性和行为设计,实现AI角色的一致性、拟人化和吸引力。在多项评估中,CharacterGLM-6B展现出优于主流大语言模型的性能,尤其在角色扮演和对话能力方面表现突出。这一开源项目为研究人员和开发者提供了创建个性化AI角色的有力工具,推动对话AI技术的进步。
OLMo - 开源语言模型加速科学研究
GithubOLMo人工智能开源语言模型开源项目机器学习自然语言处理
OLMo是一个开源语言模型项目,提供多种规模的先进模型,如1B、7B和7B Twin 2T,全部基于Dolma数据集训练。该项目支持模型训练、微调和推理,提供详细配置和检查点以确保研究可重现。OLMo还包含数据检查和评估工具,为语言模型研究提供全面支持,旨在加速这一领域的科学进展。
evolutionary-model-merge - 进化模型合并技术优化人工智能性能
EvoLLMEvoVLMGithub人工智能开源项目模型融合进化优化
evolutionary-model-merge项目展示SakanaAI开发的进化模型合并技术。该技术通过优化合并多个源模型,创造性能更优的新模型。项目提供改进的日语语言和视觉语言模型,在数学推理、通用任务和视觉问答方面取得显著提升。项目还包含评估代码和实验结果,为AI研究提供重要资源。
Aurora - 通过指令调优激活 Mixtral-8x7B 稀疏专家混合体的中文聊天功能
AuroraGithubMixtral-8x7B中文对话能力开源项目指令调优语言模型
Aurora项目通过整合三大中文数据集,提升了Mixtral-8x7B稀疏专家模型的中文对话能力。通过数据预处理和指令微调,该模型在C-Eval、MMLU和CMMLU基准测试中表现出色。这项研究首次在稀疏专家模型上应用指令微调,提升了模型的架构能力,特别是在零样本任务中表现卓越。
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