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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-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。

starchat2-15b-v0.1 - 基于StarCoder2微调的双能力开源语言模型
GithubHuggingfaceStarChat2人工智能代码生成大模型开源项目模型语言模型
StarChat2-15b-v0.1是一款基于StarCoder2的开源语言模型,拥有160亿参数规模。该模型通过合成数据集微调,在MT Bench、IFEval聊天评测及HumanEval代码测试中展现了均衡性能。模型支持600多种编程语言,具备代码生成和对话交互功能。开发者可通过Transformers框架调用,需注意模型存在输出偏差等局限性。
chatglm3-6b - 强大基础模型支持多功能复杂对话场景
ChatGLM3-6BGithubHuggingface人工智能多功能对话模型开源开源项目模型
ChatGLM3-6B是ChatGLM系列的最新开源对话模型,基于强大的基础模型构建。它支持多轮对话、工具调用、代码执行和Agent任务等复杂场景,采用新的Prompt格式。在10B以下预训练模型中,ChatGLM3-6B性能出众。该模型对学术研究开放,登记后可免费商用,为自然语言处理领域提供了强大工具。
llm-toys - 微调小型语言模型实现多任务处理
Githubllm-toys任务微调低资源模型对话摘要开源项目语气变化
llm-toys 项目提供适用于释义、语气转换、对话总结和主题生成等任务的小型量化3B和7B语言模型。这些经过微调的模型能在普通消费级硬件上高效运行,并通过简单的安装步骤提升文本处理和生成能力。
h2o-danube3-4b-chat - H2O.ai推出支持离线运行的4亿参数聊天模型
GithubHuggingfaceh2o-danube3-4b-chattransformers使用注意事项参数开源项目模型语言模型
h2o-danube3-4b-chat是由H2O.ai推出的4亿参数聊天模型,采用Llama 2架构,并经过H2O LLM Studio微调。该模型支持在手机设备上离线运行,使用Mistral tokenizer,支持32,000词汇量和8,192上下文长度。其在🤗 Open LLM Leaderboard上的表现具竞争力,并支持量化和多GPU分片,便于加载与使用。
llama-3-2-1b-sft - 超大规模对话数据集的精细调优AI模型
GithubHuggingfacellama-3-2-1b-sft开源项目微调模型训练数据集超参数超大规模语言模型
该项目将NousResearch的Llama-3.2-1B模型进行精细调优,使用HuggingFaceH4/ultrachat_200k数据集以提高对话处理性能。在多GPU分布式训练中,使用Adam优化器和余弦学习率调度策略,该模型在验证集上的损失率降低至1.2759。适用于广泛的自然语言处理应用,特别是在对话生成和交互式AI领域中。
glm-4-9b-chat - 多语言支持和长文本处理的开源预训练模型
GLM-4-9BGithubHuggingface多语言支持大语言模型工具调用开源项目模型长文本推理
GLM-4-9B-Chat是一款开源预训练模型,支持26种语言和128K上下文长度。模型在语义、数学、推理等领域表现优异,具备多轮对话、网页浏览和代码执行等功能。评测显示,GLM-4-9B-Chat在多项任务中表现出色,尤其是长文本处理和多语言能力。该模型提供详细使用说明,适合研究者和开发者使用。
openchat_3.5 - 开源创新:OpenChat挑战70B模型新高度
C-RLFTGPT4GithubHuggingfaceOpenChat对话生成开源语言模型开源项目模型
OpenChat通过C-RLFT策略实现了在混合质量数据上的无偏好标签微调,性能与ChatGPT相媲美,并在多项测试中超越更大规模模型。作为一个高性能且具有商业潜力的开源语言模型,OpenChat支持高效部署和OpenAI兼容接口,适用于高通量在线服务,并推动AI开放研究的持续发展,促进技术创新。
chat-dataset-baseline - 中文对话模型训练资源整合平台
AI训练GithubLLaMA-Factory中文对话模型开源项目数据集模型优化
chat-dataset-baseline项目整合Hugging Face平台优质数据集,为中文对话模型训练提供全面资源。采用PDCA循环迭代,涵盖数据选择、模型训练、测试和优化。项目提供详细指南,适合数据科学家和AI爱好者快速上手,用于训练高质量中文基础模型,为特定行业应用打下基础。
Chinese-Tiny-LLM - 中文大语言模型训练流程与高质量语料库开源项目
Chinese-Tiny-LLMGithub中文语料库开源项目自然语言处理语言模型预训练
Chinese-Tiny-LLM项目提供完整的中文网络语料清洗流程和预训练代码,包含MAP-CC(8000亿中文token预训练数据集)、CHC-Bench(中文难例指令理解基准测试)和CT-LLM(2B参数中文中心语言模型)。该项目突破了传统依赖英语语料库的LLM训练方法,为构建更具包容性和适应性的语言模型奠定基础。
TinyLlama-1.1B-Chat-v0.3-GPTQ - TinyLlama 1.1B Chat GPTQ模型的多样化量化参数选择及使用指南
GPTQGithubHuggingfaceTinyLlamaZhang Peiyuan开源项目模型模型推理量化
项目提供多种GPTQ模型参数,支持不同推理需求,参数包括位深、组大小与激活顺序,以适应多种硬件需求。由TheBloke进行模型量化,支持GPTQ客户端兼容性,校准数据集确保量化精度,如wikitext。提供灵活的分支信息,便于集成至文本生成工具或Python应用中。
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