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sapbert-from-pubmedbert-squad2

针对问答系统的超参数微调提升模型性能

项目在squad_v2数据集上微调了SapBERT-from-PubMedBERT,以提升问答任务性能。采用学习率为2e-05的Adam优化器和线性LR调度器,并通过5个训练周期实现模型收敛,最终验证集损失为1.2582。

ChatLM-mini-Chinese - 小参数中文对话模型,支持低显存预训练,优化SFT和DPO性能
ChatLM-Chinese-0.2BGithubHuggingfaceRLHF优化SFT微调开源项目预训练
ChatLM-mini-Chinese是一个小参数中文生成式语言模型项目。模型参数为0.2B,最低4GB显存即可实现预训练,512MB显存可进行推理。项目公开预训练和优化数据集,包括SFT微调和DPO偏好优化,支持多种下游任务。基于Huggingface NLP框架,自实现trainer,支持单机单卡及多卡训练,并可断点续训。此项目优化了内存和显存的使用,为硬件资源不足的用户提供了一种高效的中文对话解决方案。
cramming - 探索单GPU一天内训练BERT语言模型的极限
BERTCramming Language ModelGLUEGithubPyTorchTransformer-based language model开源项目
本项目探索在单GPU上用一天时间预训练BERT语言模型的性能表现,旨在挑战当前以高算力为核心的趋势。通过调整预训练流程,展示了在严格计算限制下依然接近BERT性能,并分析不同改进对性能的影响。最新版本框架需要PyTorch 2.0,改善了数据预处理并提升了1-2% GLUE性能,提供了详细的代码运行和数据处理指南供研究和应用参考。
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。
DB-GPT-Hub - 通过大型语言模型(LLMs)实现复杂的Text-to-SQL解析
DB-GPT-HubGithubLLMsText-to-SQL开源项目性能调优数据集
DB-GPT-Hub是一个开源实验项目,通过大型语言模型(LLMs)实现复杂的Text-to-SQL解析。该项目包括全流程处理从数据集成到模型优化,截至2023年10月,已对大型开源模型进行优化,显著提升SQL查询的执行准确率。
laser - 层选择低秩化技术提升语言模型推理能力
GithubLASERLayer-Selective Rank Reductiontransformer低秩近似大语言模型开源项目
LASER技术通过选择性替换LLM权重矩阵的低秩近似值,在无需额外训练的情况下显著提升问答任务性能。本项目提供了多个LLM和基准支持的代码,并通过示例展示如何运行实验。最新更新包括结果表和讨论页面,2024年1月将进行代码重构,以提高灵活性和易用性。
splade - 优化查询和文档检索的SPLADE稀疏模型
BEIR基准GithubSPLADE信息检索开源项目模型训练
SPLADE项目使用BERT的MLM头和稀疏正则化来学习查询和文档的稀疏扩展,优化了检索性能。项目包含训练、索引和检索的代码,并支持在BEIR基准测试中评估。最新版本通过硬负样本采样、蒸馏和改进的预训练语言模型初始化,显著提升了检索效果。此外,SPLADE的稀疏表示优化了倒排索引的使用,提供了显式词汇匹配和可解释性等优点。经过优化的训练和正则化,SPLADE在域内外测试中表现优异,延迟性能与BM25相当。
primeqa - PrimeQA:多语言问答系统的开源研究和开发平台
GithubPrimeQA信息检索多语言问答开源项目机器阅读理解问题生成
PrimeQA是一个开源平台,帮助研究人员和开发人员训练先进的问答模型。用户可以在PrimeQA上复制NLP会议中的实验,下载预训练模型并应用于自定义数据。该平台支持信息检索、多语言阅读理解、问题生成及检索增强的生成技术。PrimeQA在多个排行榜中名列前茅,整合Transformers工具包以提供强大的问答功能,满足领先的研究和开发需求。
xlnet - 无监督语言表示学习新方法
GithubSOTATransformer-XLXLNet开源项目情感分析问答系统
XLNet是一种基于广义置换语言建模的新型无监督语言表示学习方法,采用Transformer-XL作为骨干模型,适用于长上下文的语言任务。XLNet在问答、自然语言推理、情感分析和文档排名等多个下游任务中表现优异,超越了BERT,取得了多项任务的最新最佳结果。
QiZhenGPT - 开源中文医学大语言模型
GithubQiZhen医学大模型中文医学语言模型开源项目疾病知识指令药品知识问答长尾关键词
利用QiZhenGPT,结合启真医学知识库,构建高效的中文医学语言模型,提升药品和疾病问答精确度。致力于持续优化该技术,支持医患交流,并助力医疗记录自动生成。
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