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dolly

基于Pythia-12b开发的指令遵循大型语言模型

Dolly是由Databricks基于Pythia-12b开发的指令遵循大型语言模型,通过约1.5万条指令/响应微调数据集训练。尽管不是最先进的生成模型,但具备高质量的指令遵循能力。Dolly旨在让各类组织和个人都能利用人工智能的变革力量,并提供详细的使用和训练指南,适用于多种GPU配置。

COKAL-DPO_test-v2-13b - 采用LLaMA2架构的13B规模自动回归语言模型
COKAL-DPO_test-v2GithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型开发训练数据集语言模型
模型由韩国公司Media Group Saramwa Soop与Marker合作开发,基于LLaMA2变压器架构,具备文本生成能力。基础模型为COKAL_pre_DPO_Test_v1-13b,采用DPO及SFT私有数据集训练,适用于多种文本生成任务。该研究项目由韩国科学技术信息通信部和光州广域市资助,旨在推动人工智能产业集群发展。
v3_1_pt_ep1_sft_5_based_on_llama3_1_8b_final_data_20241019 - 探索先进的自然语言处理开源模型及其实际应用
GithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型卡环境影响训练细节语言模型
了解先进自然语言处理开源模型的信息,包括用途、评估方法及风险提示。虽然详细信息未完全披露,但以上内容可为开发和应用提供重要参考。
Galactica Demo - 大型语言模型Galactica的研究与开发
AI工具AI研究GalacticaMeta大型语言模型开放透明
Galactica是Meta公司开发的大型语言模型,旨在通过开放、透明和可复现的方式推进AI研究。该模型经过高质量科学和学术数据训练,但可能产生不准确输出。Meta曾发布Galactica演示版以促进公众理解和获取反馈,但因模型可能生成看似真实却不准确的内容而撤下。目前,Galactica仍对研究人员开放,供进一步学习和结果复现。
instructlab - 创新的大语言模型对齐调优命令行工具
CLIGithubInstructLabLLM开源项目聊天机器人训练模型
InstructLab是为大语言模型(LLM)对齐调优设计的创新命令行工具。它采用合成数据方法,支持预训练模型下载、知识技能添加、合成数据生成、模型重训练和评估。工具兼容多种硬件平台,包括Apple M系列、AMD ROCm和NVIDIA CUDA,为LLM优化提供灵活高效的解决方案。
distributed-llama - 优化大型语言模型的分布式计算性能
Distributed LlamaGithubLlama 3Python 3TCP socketsTensor parallelism开源项目
通过分布式计算技术,分散大型语言模型(LLMs)的工作负载到多个设备上,即使是性能较弱的设备也能运行强大的LLMs。项目使用TCP sockets同步状态,用户可以使用家庭路由器轻松配置AI集群,实现显著加速效果。Distributed Llama支持多种模型架构,提供简便的设置和操作方法,用户可以在本地运行大规模语言模型。
dbrx - 大规模开源语言模型DBRX,支持灵活定制
DBRXDatabricksGithubLLM FoundryMixture-of-Experts开源模型开源项目
DBRX是由Databricks训练的开源大型语言模型,采用开放许可。该模型包含基本代码和示例,用于推理操作,并提供相关资源。DBRX是一个Mixture-of-Experts模型,拥有1320亿总参数和12T文本预训练数据,支持TensorRT-LLM和vLLM等多种推理库。DBRX提供基础版和指令微调版,且支持在Databricks平台上的多种集成应用。
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。
Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF - 通过量化优化技术改进多语言文本生成
GithubHuggingfaceLLMLlama 3.2Meta开源项目模型社区许可证许可协议
本项目采用llama.cpp和imatrix量化技术,提高了多语言文本生成的能力。结合Bartowski的校准文件,以及IQ和Q系列多种量化方法,明显降低了模型的困惑度并提高了文本生成的准确性。这些优化在多种条件下保持高效,且降低了存储空间的需求,提供更灵活的AI应用优化和部署方案。
dspy - 自优化语言模型程序框架
AI框架DSPyGithub开源项目提示工程程序优化语言模型
DSPy是一个语言模型编程框架,通过分离程序流程和参数,实现了提示词和权重的自动优化。该框架引入了新型优化器,能根据特定指标调整参数,有效提升GPT-3.5、GPT-4等模型的性能。DSPy为开发者提供了系统化方法,以更高效地解决复杂AI任务,显著改善了语言模型在各种应用中的可靠性。
DoLa - 对比层解码提升大语言模型事实性
DoLaGithub事实性大语言模型层对比开源项目解码策略
DoLa是一种新型解码策略,通过对比大语言模型不同层输出来提高内容事实性。无需外部知识或额外微调,即可减少模型幻觉,提升TruthfulQA等任务表现。该方法利用模型事实知识的层级分布特性,为增强AI系统可靠性开辟新途径。
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