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通过多任务微调提升跨语言泛化能力

多任务微调跨语言泛化xP3BLOOMZmT0Github开源项目

XMTF项目探索了通过多语言多任务微调来增强模型的跨语言泛化能力。研究者基于BLOOM和mT5模型，使用xP3数据集进行微调，开发了BLOOMZ和mT0系列模型。这些模型在46种语言的13个任务上接受训练，展现出显著的跨语言和跨任务迁移学习能力。项目公开了完整的数据处理流程、模型训练方法和评估体系，为自然语言处理领域的跨语言研究提供了重要参考。

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介绍相关项目
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Custom.MT - AI本地化机器翻译解决方案
AI工具AI翻译本地化策略机器翻译平台模型训练翻译评估
Custom.MT为本地化团队提供先进的AI机器翻译平台。该平台整合多种领先翻译引擎,支持模型管理与定制。提供全面服务,包括模型训练、性能评估和术语合规检查,有效提升翻译质量和效率。适合不同经验水平的用户,协助制定专业的本地化策略。
mup - 大规模神经网络的稳定超参数优化方法
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Maximal Update Parametrization (μP) 提供了一种适用于大规模神经网络的稳定超参数优化方法，例如预训练的Transformer等。利用μP，模型的超参数在不同大小的网络中可保持稳定，减少了在探索和扩展过程中的不确定性和脆弱性。该工具包简化了在PyTorch模型中实现μP的流程，是优化和调优深度学习模型的强大工具。
MotionGPT - 构建多任务的人体动作与语言统一模型
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MotionGPT是一种整合人体动作和语言的统一模型，专注于两种模态间的语义耦合学习。在诸多人体动作任务中表现优异，包括文本驱动动作生成、动作标题生成及动作预测。该模型结合预训练与指令性微调，能高效处理多种动作相关任务，是动作语言模型的新代表。此外，其零拍技术使其能识别新词汇并生成相应动作，突显处理复杂场景的能力。
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xTuring是一款高效、简单的开源LLM微调平台，支持Mistral、LLaMA、GPT-J等多种模型。用户可通过直观界面在本地或私有云中微调模型，保障数据隐私。平台支持数据预处理、多GPU扩展、以及INT4和LoRA等内存高效的微调方法，并提供多种模型评估工具。最新功能涵盖LLaMA 2集成、CPU推理优化和批量处理。
ChatGLM-Efficient-Tuning - 微调ChatGLM-6B模型，支持多种训练和量化方法
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ChatGLM-Efficient-Tuning项目提供高效微调ChatGLM-6B模型的工具和方法，支持LoRA、P-Tuning V2等多种微调方式，适用于单GPU和多GPU训练。项目还提供Web UI和CLI操作，支持4-bit和8-bit量化训练。通过丰富的数据集和功能，如强化学习和模型评估，满足不同场景的微调需求。详情请参见项目Wiki。
xFasterTransformer - 高效的大规模语言模型推理优化方案
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xFasterTransformer是一个为X86平台优化的大规模语言模型（LLM）推理解决方案，支持多插槽和节点的分布式运行，适用于大型模型推理。它提供C++和Python API，支持例如ChatGLM、Llama、Baichuan等流行的LLM模型，并可通过PyPI、Docker或从源代码进行安装。项目附带详细文档、API使用示例、基准测试代码和Web演示，确保用户能充分利用其高性能和高扩展性。
seamless_communication - AI多语言实时表情语音翻译系统
AI模型GithubSeamless多语言翻译实时翻译开源项目语音翻译
Seamless Communication项目开发了一系列AI模型，包括SeamlessM4T、SeamlessExpressive和SeamlessStreaming，支持近100种语言的多模态、实时和富有表现力的翻译。该项目通过开源工具和数据集，为研究人员和开发者提供了强大的序列建模组件，推动了更自然、真实的跨语言交流技术发展。
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MiniCPM是一系列高效的端侧大语言模型，仅有2.4B非词嵌入参数。经过优化后，在多项评测中表现优异，甚至超越了一些参数量更大的模型。该项目支持多模态功能，可在移动设备上流畅运行。MiniCPM开源了多个版本，涵盖文本、多模态、量化和长文本等应用场景，适用于学术研究和特定商业用途。这一开源项目由面壁智能与清华大学自然语言处理实验室联合开发。
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