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OLMo-7B-0724-Instruct-hf

改进自然语言处理任务的问答精度与模型性能

OLMo 7B Instruct是由Allen Institute for AI与多家机构于2024年7月发布的更新版语言模型。此版本通过微调技术优化基础模型的问答能力,基于Dolma和Tulu 2 SFT混合数据集进行训练,提高了绩效和安全性。其自回归Transformer结构适用于精确的英文自然语言处理任务。

Qwen2.5-14B-Instruct-GGUF - 提升语言生成能力支持多语言的14B指令微调模型
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持开源项目指令调整模型语言模型长上下文支持
Qwen2.5-14B-Instruct-GGUF 模型在编码、数学和多语言支持方面表现卓越,能够生成最高达8K tokens的长文本,并支持128K的上下文长度。该模型适用于聊天与角色扮演,优化的指令跟随和结构化输出,覆盖29种语言,多语言能力强劲。为用户提供良好的长文本生成与结构化数据处理体验。
Qwen2.5-1.5B-Instruct - 多语言支持的轻量级指令型语言模型
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目指令微调模型自然语言处理
Qwen2.5-1.5B-Instruct是Qwen2.5系列的指令型语言模型,拥有1.5B参数。它支持29种语言,能处理32,768个token的上下文并生成8192个token的文本。该模型在指令理解、长文本生成和结构化数据处理方面表现优异,尤其擅长编程和数学领域,可应用于多种自然语言处理任务。
InstructionWild - 大规模用户生成指令数据集助力AI对话能力提升
AI训练ChatGPTGithubInstructWild大语言模型开源项目指令数据集
InstructionWild项目汇集11万余条高质量用户生成指令,类型丰富,标签完善。该数据集致力于增强AI模型在生成、开放问答和头脑风暴等领域的对话表现。项目展示了完整的数据收集流程、评估分析和后续规划,为AI研究与应用领域贡献重要资源。
LLM2Vec-Mistral-7B-Instruct-v2-mntp - 将大型语言模型转变为高效文本编码器的简单方法
GithubHuggingfaceLLM2Vec开源项目文本编码模型深度学习自然语言处理语义相似度
LLM2Vec-Mistral-7B-Instruct-v2-mntp项目提供了一种将解码器型大语言模型转换为文本编码器的方法。该方法包括启用双向注意力、掩码下一个词预测和无监督对比学习三个步骤。经过转换的模型可生成高质量文本嵌入,适用于信息检索、文本分类和语义相似度等自然语言处理任务,并可通过微调进一步提升性能。
Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF - Llama 3系列8B指令模型性能超越前代70B版本
GithubHuggingfaceLlama 3Meta人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理
Meta发布的Llama 3系列8B指令模型在15万亿多样化语料上训练,代码数据量是前代的4倍。采用GQA技术提升大上下文处理能力,性能超越Llama 2的70B版本。该模型在对话、问答和编程等任务表现出色,支持自定义系统提示以适应不同应用场景。
Meta-Llama-3-8B-Instruct-GPTQ-4bit - 4位量化Llama 3指令模型实现轻量级高性能自然语言处理
GithubHuggingfacetransformers开源项目机器学习模型模型卡片模型评估自然语言处理
Meta-Llama-3-8B-Instruct-GPTQ-4bit是基于Llama 3架构的4位量化大型语言模型。通过GPTQ量化技术,该模型显著减小了体积和内存占用,同时维持了良好性能。它特别适合在资源受限环境下运行,如移动设备和边缘计算设备。该模型可用于文本生成、问答和对话等多种自然语言处理任务。研究者和开发者可以利用Hugging Face Transformers库轻松部署该模型进行推理或进一步微调。
instruct-eval - 指令调优的大型语言模型的评估和比较
AlpacaFlan-T5GithubIMPACTInstructEvalLLM开源项目
InstructEval项目专注于全面评估和比较指令调优的大型语言模型(如Flan-T5和Alpaca),并提供简便的基准测试库和排行榜。该项目支持多种模型和任务,使研究者能够轻松直观地在学术基准(如MMLU和BBH)上比较模型表现。此外,InstructEval发布了用于评估LLM写作能力的IMPACT数据集和安全评估基准Red-Eval,为用户提供多样的测试工具和资源。
ELYZA-japanese-Llama-2-7b-fast-instruct - 提升日本语言处理与指令执行的创新模型
ELYZA-japanese-Llama-2-7bGithubHuggingfaceLlama2人工智能开源项目日语能力模型追加事前学习
ELYZA-japanese-Llama-2-7b-fast-instruct基于Llama2,专注于提升日语处理能力,提供流畅的语言体验。通过针对日语的扩展训练,该模型在理解和生成日语方面表现优异,并支持GPU加速,以优化计算性能,适用于多种应用场景。欲了解更多使用案例和详细信息,请访问官方页面。
Llama-3.2-11B-Vision-Instruct - Meta开发的多模态语言模型 提供图像理解与文本生成
GithubHuggingfaceLlama 3.2-VisionMeta图像识别多模态大语言模型开源项目模型自然语言处理
Llama-3.2-11B-Vision-Instruct是Meta开发的多模态语言模型,可处理图像和文本输入并生成文本输出。该模型在视觉识别、图像推理和描述任务中表现优异,性能超越多个开源和闭源多模态模型。基于Llama 3.1文本模型,采用优化的Transformer架构,通过监督微调和人类反馈强化学习提升性能。模型支持128k上下文长度,在大规模图像-文本对数据上训练,具备多语言处理能力。
Arabic-Orpo-Llama-3-8B-Instruct - 优化Meta-Llama-3模型在阿拉伯语文本生成中的表现
GithubHuggingfacellama3开源项目文本生成模型评估结果语言模型阿拉伯语
本项目利用ORPO技术对Meta-Llama-3-8B-Instruct模型进行了微调,旨在提升其生成阿拉伯语文本的准确性和连贯性。虽然基准测试结果显示基模型略有优势,但经过微调的模型在实际应用中生成的阿拉伯语文本质量更高。训练数据来自2A2I/argilla-dpo-mix-7k-arabic数据集,并通过lighteval工具进行评估,旨在增强英文模型在阿拉伯语言环境下的适应能力。
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