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Vikhr-7B-instruct_0.4

俄英双语指令微调大模型新版本提升性能

Vikhr-7B-instruct_0.4是一款针对俄语和英语优化的指令微调大语言模型。新版本通过增加SFT训练数据,大幅提升了JSON处理和多轮对话的稳定性,尤其在处理长上下文和复杂提示时表现出色。模型采用Flash Attention 2技术,支持Google Colab使用,并提供GGUF格式。项目包含详细的使用示例和学术引用信息,方便研究人员和开发者快速上手。

Zamba2-2.7B-instruct - 基于SSM-Attention混合架构的2.7B参数量高性能指令模型
GithubHuggingfaceZamba2-2.7B人工智能大语言模型开源项目模型模型训练深度学习
Zamba2-2.7B-instruct是一个基于SSM-Attention混合架构的指令模型,通过多个指令和对话数据集微调训练。该模型在MT-Bench和IFEval基准测试中展现出稳定表现,具有较低的推理延迟和内存占用特点,适用于设备端部署场景。
wav2vec2-large-xlsr-53-russian - 基于XLSR-53的俄语语音识别微调模型
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2XLSR-53俄语开源项目模型语音识别
该项目是一个基于wav2vec2-large-xlsr-53的俄语语音识别微调模型。经Common Voice 6.1和CSS10数据集训练,适用于16kHz采样的语音输入。模型在Common Voice ru测试集上实现13.3%词错误率和2.88%字符错误率,加入语言模型后性能提升至9.57%和2.24%。支持通过HuggingSound库或自定义脚本使用,可应用于多种俄语语音识别场景。
EXAONE-3.0-7.8B-Instruct - 高性能双语指令微调大语言模型
EXAONE-3.0-7.8B-InstructGithubHuggingface开源许可开源项目性能评估指令微调模型语言模型
EXAONE-3.0-7.8B-Instruct是LG AI Research开发的英韩双语生成模型,拥有78亿参数。经过8万亿token的预训练和指令微调后,该模型在多项基准测试中表现出色,与同等规模的顶级开源模型相媲美。它不仅支持英语和韩语的对话生成,还可应用于广泛的自然语言处理任务,为推动人工智能研究生态系统的发展做出了贡献。
Starling-LM-7B-beta - Starling-LM-7B-beta提升语言模型生成质量与安全性
GithubHuggingfaceOpenchat-3.5-0106Starling-LM-7B-beta奖励模型开源项目强化学习模型自然语言处理
Starling-LM-7B-beta是一款基于AI反馈优化并从Openchat-3.5-0106微调的大型语言模型。通过升级后的奖励模型和策略优化,增强了语言生成质量和安全性,并在GPT-4评测中取得了8.12的高分。适用于多种对话场景,用户可在LMSYS Chatbot Arena免费测试,非常适合关注交互体验的开发者和研究人员。
Qwen2-Audio-7B-Instruct - 大规模音频语言模型实现语音聊天和音频分析
GithubHuggingfaceQwen2-Audio人工智能大型音频语言模型开源项目模型语音聊天音频分析
Qwen2-Audio-7B-Instruct是一个开源的大规模音频语言模型,具备语音聊天和音频分析能力。该模型可处理多种音频输入,执行音频分析或回应语音指令。它支持批量推理,并提供Python代码示例,方便开发者集成语音交互和音频分析功能。这个模型为音频理解和处理任务提供了实用的解决方案。
Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview - 基于Chat Vector技术的Llama-3-8B语言模型在多语言生成中的应用
GithubHuggingfaceLlama-3TRC计划pytorch开源项目模型生成模型语言模型
Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview项目是基于TPUv4-256的继续预训练语言模型,结合Chat Vector技术。尽管尚未对韩语指令集进行微调,但为新型聊天和指令模型的开发提供了重要基础。项目中包括详细的示例代码,展示了该模型在文本封装和生成方面的能力,适合需要深入语义生成和自然语言处理的开发者。
zephyr-7b-sft-full - Mistral-7B衍生的微调语言模型 基于UltraChat数据集
GithubHuggingfaceMistral-7B开源项目机器学习模型模型微调深度学习神经网络
zephyr-7b-sft-full是基于Mistral-7B-v0.1的微调语言模型,利用HuggingFaceH4/ultrachat_200k数据集训练而成。该项目采用多GPU分布式训练,结合Adam优化器和余弦学习率调度,在评估集上实现0.9353的损失值。模型基于Transformers 4.36.2框架和PyTorch 2.1.2环境开发,旨在提供高效的语言处理功能。
Ministral-3b-instruct-GGUF - 更高效的量化语言模型,为文本生成带来显著性能提升
Apache 2.0GithubHuggingfaceNLPtransformers开源项目模型模型量化语言模型
Ministral-3b-instruct-GGUF是一个基于llama.cpp的高效量化模型,专为Ministral系列的3B参数设计优化,并从Mistral-7B进行微调。它使用混合数据集,主要用于英语文本生成。通过量化技术,该模型在保持精度的同时,显著减少了存储和计算需求,理想应用于高效文本生成场景。项目遵循Apache 2.0许可协议,以确保合规使用。
MAmmoTH2-7B-Plus - 增强大型语言模型推理能力的创新研究
GithubHuggingfaceMAmmoTH2大语言模型开源项目指令微调数学推理模型
MAmmoTH2项目通过创新的指令微调技术,提升大型语言模型在推理基准上的显著表现。该项目高效采集了来自预训练网络语料的1000万条指令-响应对,成功开发出无需特定领域数据且在MATH与GSM8K基准上表现优异的模型。MAmmoTH2-Plus进一步基于公共数据进行训练,在推理与聊天机器人领域设定了新标准。本项目展示了一种获取大规模优质指令数据的高性价比方法,提供了增强大型语言模型推理能力的全新视角。
zephyr-7b-beta - 7B参数开源对话模型在多项基准测试中表现卓越
GithubHuggingfaceZephyr-7B-β人工智能开源项目机器学习模型模型性能语言模型
Zephyr-7B-β是基于Mistral-7B-v0.1微调的开源对话模型。在MT-Bench和AlpacaEval等基准测试中,其性能超越多个参数量更大的模型。采用DPO技术训练,能生成有帮助的回复,但缺乏安全性对齐。适用于多种对话任务,在编码和数学等复杂任务上仍需改进。该模型表现出色,但使用时需注意其局限性。
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