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

Phi2-Chinese-0.2B 中文小模型数据清洗 SFT微调语言模型 Github 开源项目

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。

Phi-3-medium-4k-instruct-abliterated-v3 - 增强文本生成模型性能的正交化方法

GithubHuggingfacePhi-3-medium-4k-instruct多语言开源项目模型模型改进正交化特征消融

采用正交化技术的Phi-3模型旨在减少拒绝响应，同时保持知识完整性。该方法通过权重调整消除拒绝特征，比传统微调更为精确高效。新版本Phi-3参考最新研究方法，减少错觉并提高模型稳定性。这一技术改进不仅是重要升级，也是未来深度学习模型优化的方向。

Phi-CAT - 在连续对抗训练中优化Phi-3-mini-4k模型

Continuous Adversarial TrainingGithubHuggingfacePhi-3-mini-4k-instruct大语言模型对抗性训练开源项目机器学习模型

该项目通过Continuous Adversarial Training（CAT）算法，对Phi-3-mini-4k-instruct模型进行优化，增强其对抗性攻击的抵御能力，提升鲁棒性。项目详细信息可在Github查阅，有关研究发表在arXiv。

wav2vec2-xls-r-300m-phoneme - 微调后的Facebook语音处理模型

GithubHuggingfacewav2vec2-xls-r-300m开源项目梯度累积模型模型训练训练超参数语音识别

该模型是在Facebook的wav2vec2-xls-r-300m基础上进行微调，专注于语音处理任务，损失函数为0.3327，字符错误率为0.1332。使用了先进的参数优化和混合精度训练技术，适用于多种语音识别和处理场景。

chatglm2-6b - 性能升级的开源中英双语对话模型

ChatGLM2-6BGithubHuggingface人工智能对话模型开源开源项目模型自然语言处理

ChatGLM2-6B是ChatGLM-6B的升级版本，作为开源中英双语对话模型，它在性能、上下文长度和推理效率方面都有显著提升。经过1.4T标识符预训练，ChatGLM2-6B在多个数据集上表现优异，支持32K上下文长度，推理速度提高42%。此外，该模型采用更开放的协议，允许免费商业使用，为自然语言处理领域提供了强大的开源工具。

chinese-bert-wwm-ext - 全词掩码中文BERT模型加速自然语言处理

BERTGithubHuggingface中文处理全词掩码开源项目模型自然语言处理预训练模型

chinese-bert-wwm-ext是一个开源的全词掩码中文BERT预训练模型，致力于提高中文自然语言处理效率。该模型由哈工大讯飞联合实验室开发，通过全词掩码技术增强了对中文语境的理解。项目开放了预训练模型和相关资源，可应用于文本分类、情感分析、问答系统等多种中文NLP任务。研究人员可基于此模型进行定制化微调，以满足特定领域的应用需求。

gpt2-medium-chinese - 中文文本生成的可靠选择

GPT2-MediumGithubHuggingfacewiki2019zh_corpus中文开源项目文本生成模型语言模型

GPT2-Medium中文版本是1.2GiB的语言模型，使用wiki2019zh_corpus训练，适合中文文本生成。该模型提供了详细的源代码和使用说明，支持中文内容创作，特别适合需要文本生成的项目。用户可以在Colab上进行试验，以简化文本生成过程。

MiniCPM-V-2_6-int4 - 精简高效的多语言视觉AI对话模型

GithubHugging FaceHuggingfaceMiniCPM-V图像识别多模态开源项目模型量化模型

MiniCPM-V-2_6-int4是一款经过int4量化的多语言视觉对话模型，GPU内存占用仅约7GB。该模型支持图像理解、OCR、多图像处理和视频分析等视觉任务，可通过Python代码实现流式输出。作为一个资源友好型视觉AI工具，MiniCPM-V-2_6-int4在保持性能的同时提高了部署效率，适合开发者进行各类视觉AI应用开发。

Yi - Yi系列打造领先的开源双语大语言模型

01.AIGithubYi双语大语言模型开源开源项目

Yi项目旨在开发新一代开源双语大语言模型。基于3T多语言语料训练，Yi系列模型在语言理解、常识推理和阅读理解等方面表现优异。Yi-34B-Chat模型在AlpacaEval排行榜上位居第二，仅次于GPT-4 Turbo。Yi基于Transformer和Llama架构，通过独特的训练数据、流程和基础设施实现了卓越性能。

1.5-Pints - 快速训练小型语言模型的开源项目

1.5-PintsGithub小型语言模型开源开发开源项目模型架构预训练

1.5-Pints项目提供了一种快速预训练小型语言模型的方法，目标是在9天内达到与知名AI助手相当的水平。该项目开源了模型架构、训练脚本和工具，包含详细的安装指南、数据准备流程、训练和微调方法，以及模型评估和使用说明。研究人员和开发者可以通过这些资源复制实验并进行进一步的开源开发。

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。

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