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Phi2-mini-Chinese

从零开始训练0.2B参数的中文语言模型,支持Flash Attention加速

项目包含从数据清洗、tokenizer训练、CLM预训练、SFT微调到RLHF优化的详细步骤,代码和模型已开源,可引用。支持Flash Attention加速,适用于大数据集处理。更多信息及模型权重在huggingface仓库。

phi3-Chinese - 小体积高性能的phi3模型集合
GithubHugging FaceModelScopephi3phi3-mini开源项目训练变体
phi3-Chinese收录多种phi3训练变体,小体积高性能,适用于手机部署。提供Phi-3-mini-128k-instruct-Chinese中文版和其他英文原版模型的下载链接,并包含训练、推理和部署的详细教程。尽管目前版本存在词表过小和实际效果与预期不符的问题,但仍适用于轻量级垂直任务。
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。
Firefly-LLaMA2-Chinese - 低资源高效的中英文LLaMA2模型预训练与指令微调
Firefly-LLaMA2-ChineseGithubHuggingface中英双语模型低资源增量预训练大模型技术开源项目
本项目专注于低资源增量预训练与多轮指令微调,提升LLaMA2模型在中文领域的表现。支持对多种中英文预训练模型进行扩充与优化,开源了7B和13B的Base与Chat模型。在Open LLM Leaderboard和CMMLU榜单上表现出色,以4*V100完成高效训练,远低于其他模型的GPU资源需求。提供全项目信流程训练代码及数据,对LLaMA2、Baichuan2等多个模型进行详细评测,确保用户获得全面权威的模型性能数据。
Phi-3-medium-4k-instruct - 轻量级多任务语言模型
GithubHuggingfacePhi-3大语言模型开源项目指令微调推理能力模型自然语言处理
Phi-3-medium-4k-instruct是一个14B参数的轻量级开源语言模型,在常识、语言理解、数学和编码等多项基准测试中表现优异。该模型采用高质量合成数据和公开数据训练,经过指令微调和安全优化,支持4K上下文长度。它适用于内存/计算受限环境和低延迟场景,可广泛应用于商业和研究领域。
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。
MINI_LLM - 完整中文大语言模型训练流程实践
DPOGithubMini-llm大模型开源项目微调预训练
MINI_LLM项目展示了完整的中文大语言模型训练流程,涵盖预训练、SFT指令微调和DPO优化阶段。该项目基于QWEN模型,利用多种数据集训练出1.4B参数规模的模型。项目详细介绍了数据处理方法、提供训练脚本,并包含多GPU训练指南,为中文大语言模型开发提供了实用参考。
ComfyUI-Phi-3-mini - Phi-3-mini模型集成ComfyUI:高效AI对话新选择
AI对话ComfyUIGithubPhi-3-mini多轮对话开源项目模型集成
ComfyUI-Phi-3-mini项目集成了微软的Phi-3-mini-4k-instruct模型。这款小巧快速的模型性能媲美GPT-3.5和Mixtral 8x7B,支持系统提示词设置和多轮对话。它能自动将中文输入转换为英文提示词,适用于生成补全提示词或日常对话。该开源项目提供简易安装步骤和使用指南,方便用户体验高效AI对话。
Phi-3.5-MoE-instruct - 轻量级高性能多语言开源模型
GithubHuggingfacePhi-3.5-MoE多语言开源项目推理能力模型语言模型长文本处理
Phi-3.5-MoE-instruct是一款高性能开源多语言模型。采用混合专家架构,仅用6.6B活跃参数即可实现优异性能。支持128K上下文长度,在推理、数学和代码生成等方面表现出色。模型专注高质量推理数据,经过严格微调和安全增强,适用于商业和研究领域。
Chinese-LLaMA-Alpaca-2 - 基于Meta发布的可商用大模型Llama-2开的中文LLaMA&Alpaca大模型的第二期项目
Chinese-LLaMA-Alpaca-2FlashAttention-2Github中文词表大模型开源项目长上下文
Chinese-LLaMA-Alpaca-2项目基于Meta的Llama-2模型开发,提供了全新的中文LLaMA-2基座模型和Alpaca-2指令精调大模型,专注于优化中文词表和扩展模型训练。模型支持大规模中文数据增量训练,显著提升中文语义和指令理解能力。支持4K至64K上下文长度,实现人类偏好对齐,提供多种工具支持部署和应用推广。适用于企业和研究机构进行语言模型深度研发和实用应用,如对话系统和文本分析等。
gpt2_chinese - 使用15G中文语料和31亿tokens完成GPT2训练教程
GithubHuggingfacegpt2transformerszero_nlp中文开源项目模型训练
该项目使用15G中文语料和31亿个tokens,在单张3090显卡上运行60多小时,成功训练出中文版本的GPT2模型。项目提供教程指导如何使用transformers库实现中文文本生成。
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