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flacuna

基于FLAN微调的Vicuna模型问题解决能力增强版

Flacuna是一个通过在Flan-mini数据集上微调Vicuna模型而开发的AI助手。该项目旨在保持Vicuna的写作能力,同时显著增强其问题解决能力。Flacuna在多项基准测试中表现出色,尤其在少样本和零样本场景下。项目提供快速启动指南、性能评估结果和训练方法,为AI研究和开发提供了宝贵资源。

flan-alpaca - 基于Flan和Alpaca的强大语言模型微调
FLAN-T5Flan-AlpacaGithubHuggingFaceVicuna-13Binstruction tuning开源项目
本页面详细介绍了通过使用Flan集合微调Vicuna-13B以开发Flacuna模型的过程,及其在Flan-T5文本到音频生成中的应用。项目展示了扩展Stanford Alpaca指令微调到现有模型的方法,并提供了多种预训练模型,均可在HuggingFace上获取。用户可以在这里找到Flan-Alpaca系列模型的训练、使用和推理的详细指南,以优化各种任务性能。
vicuna-13b-v1.3 - 基于LLaMA微调的Vicuna聊天助手优化交互
GithubHuggingfaceLLaMAVicuna开源项目机器学习模型聊天助手自然语言处理
Vicuna v1.3是由LMSYS开发的聊天助手,通过对LLaMA进行125K对话的指令微调,专用于大语言模型和聊天机器人研究,主要用户为自然语言处理、机器学习和人工智能领域的研究者和爱好者。模型经过标准基准、人类偏好及语言模型评测。查看项目主页以获取版本差异的更多信息。
Chinese-Vicuna - 中文LLaMA模型的低资源指令微调方案
AI模型Chinese-VicunaGithubLLaMALoRA开源项目自然语言处理
Chinese-Vicuna项目旨在低资源环境下训练中文LLaMA模型。该方案可在单个RTX-2080TI上进行指令微调,在RTX-3090上实现长上下文多轮对话。具有参数效率高、显卡友好和易部署等特点,支持7B和13B模型微调及垂直领域应用。项目提供完整的训练、推理和部署代码,以及多种优化工具。
vicuna-7b-v1.3 - 开源对话AI助手 基于LLaMA高性能微调
FastChatGithubHuggingfaceLLaMAVicuna大语言模型开源项目模型聊天助手
Vicuna-7b-v1.3是LMSYS开发的开源对话AI助手,基于LLaMA模型微调。该项目利用约125K条ShareGPT用户对话数据进行监督式指令微调训练,主要用于大型语言模型和聊天机器人研究。Vicuna提供命令行界面和API接口,便于研究人员和爱好者在自然语言处理、机器学习和人工智能领域进行实验。模型在标准基准测试、人类偏好和LLM评判方面表现优异,详细评估结果可在其论文和在线排行榜中查看,是AI对话研究的有力工具。
vicuna-13b-v1.5 - 基于Llama 2的开源对话AI助手,展现卓越性能
GithubHuggingfaceLlama 2Vicuna人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理
Vicuna-13b-v1.5是LMSYS团队开发的开源对话AI助手,基于Llama 2模型微调。该模型利用ShareGPT收集的用户对话进行训练,在多项评估中表现优异。主要应用于大型语言模型和聊天机器人研究,适合NLP、机器学习和AI领域的研究者使用。提供命令行界面和API接口,方便用户快速上手和深入研究。
vicuna-7b-v1.5 - LMSYS开发的Vicuna-7b-v1.5开源聊天助手
GithubHuggingfaceVicuna大语言模型开源项目微调模型聊天助手自然语言处理
Vicuna-7b-v1.5是LMSYS团队开发的开源聊天助手,基于Llama 2模型微调。该模型使用约12.5万条ShareGPT对话数据训练,主要用于大型语言模型和聊天机器人研究。Vicuna在标准基准测试、人类偏好和LLM评判等方面表现优异,为NLP研究人员和爱好者提供了实用工具。研究者可通过命令行界面或API使用Vicuna,探索自然语言处理领域的应用。
Vicuna-LoRA-RLHF-PyTorch - Vicuna模型LoRA与RLHF的完整优化流程
GithubLoRAPyTorchRLHFVicunaVicuna-LoRA-RLHF-PyTorch开源项目
本文详述如何在普通硬件上优化Vicuna语言模型,包括环境配置、监督微调、合并PEFT适配器、训练奖励模型和PPO微调等步骤,适合中文技术人员使用。
Tiny-Vicuna-1B-GGUF - 量化的Tiny Vicuna 1B GGUF模型文件优化文本生成效率
GithubHuggingfaceTiny-Vicuna-1B开源项目文件文本生成模型量化
此项目提供了afrideva量化的Tiny Vicuna 1B GGUF模型文件,涵盖q2_k、q3_k_m、q4_k_m、q5_k_m、q6_k和q8_0等量化方法,文件大小从482.14 MB到1.17 GB不等。模型由Jiayi-Pan在TinyLLama 1.1B基础上创建,利用WizardVicuna数据集进行微调,适合早期的实验迭代。模型旨在提升文本生成任务的效率,具备高效性能和简便操作,适合紧凑存储需求的应用。
Agent-FLAN - 为大型语言模型设计有效代理调优的数据和方法
Agent-FLANAgentInstructGithubLLMLLama2-7BToolBench开源项目
Agent-FLAN通过重新设计训练数据,使Llama2-7B在多个代理评估数据集上表现出色,并减轻了模型的幻觉问题。该项目利用AgentInstruct和Toolbench进行了综合优化,显著提升了大型语言模型的代理能力。发布的模型及数据集可在Huggingface和OpenXLab上获取。
flan-ul2 - 多语言encoder-decoder模型 适用于翻译问答和逻辑推理
Flan-UL2GithubHuggingface大语言模型开源项目微调模型自然语言处理预训练
Flan-UL2是基于T5架构的多语言encoder-decoder模型,经Flan提示微调后性能显著提升。该模型拥有200亿参数,支持英语、法语等多种语言,可用于翻译、问答、逻辑推理和科学知识等任务。相比T5和GPT,Flan-UL2在50多项NLP任务中表现更为出色,达到了领先水平。
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