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Peagle-9b

模型合并技术探索,性能优化全新实现

Peagle-9b项目使用VortexMerge工具合并多个模型,如mlabonne/NeuralBeagle14-7B和eldogbbhed/NeuralPearlBeagle,整合不同层级的特性,提升了模型在多种技术应用中的表现。

Tiger-Gemma-9B-v1-GGUF - 通过多种量化方法优化Tiger-Gemma-9B模型的文本生成
GithubHuggingfaceTiger-Gemma-9B-v1开源项目性能比较模型模型下载量化高质量
Tiger-Gemma-9B-v1项目应用llamacpp imatrix方法进行量化,提供多种量化文件选项以适应不同的系统内存和速度需求。使用详细的下载指南可帮助用户根据其硬件配置选择合适的量化文件,如推荐的Q6_K_L和Q5_K_L,以优化文本生成质量。该模型支持VRAM和系统RAM优化,并兼容Nvidia cuBLAS和AMD rocBLAS。
Ovis1.6-Gemma2-9B - Ovis1.6-Gemma2-9B开源多模态大语言模型的嵌入对齐解决方案
GithubHuggingfaceOvis1.6transformers图像处理多模态大语言模型开源项目模型
Ovis1.6-Gemma2-9B是一个开源的多模态大语言模型,致力于视觉与文本嵌入的高效对齐。相比Ovis1.5,它在图像处理分辨率、数据集规模与质量上都有所提升,并通过DPO训练提高总性能。该模型在OpenCompass基准测试中展现了优异表现,支持图像和文本的多模态输入处理。更多使用指导与代码示例请访问其GitHub页面。
pegasus-large - 解析Pegasus模型的混合与随机检查点方法
C4GithubHugeNewsHuggingfacePegasus开源项目摘要生成模型混合随机
Pegasus模型利用C4和HugeNews数据集,通过混合与随机采样策略提高文本摘要的质量。该模型经过1.5M步长训练,优化了摘要的流畅性和准确性,适用于多种大型数据集。
llama3-8B-slerp-med-chinese - 实现多语言文本生成的高级模型整合
GithubHuggingfaceLazyMergekitllama3中文医疗开源项目模型模型合并
llama3-8B-slerp-med-chinese通过LazyMergekit将WiNGPT2-Llama-3-8B-Base与JSL-MedLlama-3-8B-v1.0模型进行合并,支持中、英、法三种语言的文本生成。该项目采用slerp合并方法和bfloat16数据类型,旨在提供高效多样的语言生成能力,开发者可通过Python轻松实现加载与运行。
NoromaidxOpenGPT4-2-GGUF-iMatrix - 模型融合提升性能与灵活性
GithubHuggingfaceInstruct模型NoromaidxOpenGPT4开源项目模型模型合并非商业用途高性能
NoromaidxOpenGPT4-2通过合并Noromaid-8x7b-Instruct和Open_Gpt4_8x7B_v0.2模型,提升了性能和灵活性。与早期版本相比,新版本基于Open_Gpt4_8x7B_v0.2,采用TIES合并方法。用户可以下载imatrix文件进行额外量化操作。独特的方法使每个版本都有其特定优势。
VLM2Vec-Full - 视觉语言模型VLM2Vec的多模态嵌入训练方法
GithubHuggingfaceTIGER-LabVLM2Vec多模态嵌入对比学习开源项目模型视觉语言模型
VLM2Vec在Phi-3.5-V模型中引入EOS标记,实现跨多模态输入的统一嵌入表达,高效结合文本与图像。通过对比学习在MMEB-train数据集上训练,并在36个数据集上进行评估,Lora训练方式表现最佳。项目提供模型检查点及完整训练记录,供用户在GitHub仓库克隆下载,通过代码实现文本与图像的嵌入和相似度计算,助力模型运用。
NeuralLLaMa-3-8b-DT-v0.1 - 结合多模型优势的文本生成解决方案,增强任务表现
GithubHuggingfaceLazyMergekitNeuralLLaMa-3-8b-DT-v0.1准确率开源项目文本生成模型模型合并
NeuralLLaMa-3-8b-DT-v0.1 是一种通过融合ChimeraLlama-3-8B-v2、llama-3-stella-8B和llama-3-merged-linear等模型,借助LazyMergekit技术,提升了文本生成任务精确度的开源项目。适用于0-Shot和多次尝试测试,表现出出色的任务表现,严格准确率达43.71%。项目易于集成,支持多种量化配置,适合多种平台应用。
bagel - 综合数据源与多样化技术的大语言模型训练框架
BagelDPOGithub关键词选择开源项目微调数据集
Bagel是一个综合性大语言模型训练框架,融合多种数据源和先进技术。该项目利用多样化数据集进行监督微调(SFT)和直接偏好优化(DPO),包括指令、对话和纯文本数据。Bagel采用vicuna、llama-2、alpaca和chat-ml等多种提示格式,旨在提升模型泛化能力。通过SFT和DPO两阶段训练,Bagel致力于打造功能完善、性能优异的语言模型。
DeepSeek-MoE - 创新MoE架构打造高效大规模语言模型
DeepSeekMoEGithubMoE架构大语言模型开源模型开源项目模型评估
DeepSeek-MoE项目开发了创新的混合专家架构语言模型,采用细粒度专家分割和共享专家隔离策略。该16.4B参数模型仅使用40%计算量就达到DeepSeek 7B和LLaMA2 7B的性能水平。模型可在单个40GB内存GPU上直接部署运行,无需量化,为学术和商业研究提供了高效便捷的工具。
Tiger-Gemma-9B-v3-GGUF - Gemma-9B大语言模型优化版 移除限制支持GGUF格式
GGUFGithubHuggingfaceTiger Gemma 9B开源项目救助流浪猫模型解密语言模型
Tiger-Gemma-9B-v3是基于Gemma-9B的优化模型,通过新数据集移除了原模型的限制。模型已转换为GGUF格式,便于本地部署。项目开源于Hugging Face平台,为开发者提供了更自由的大语言模型选择。模型命名源自作者收养的猫咪Tiger,体现了对AI表达自由的追求。
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