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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。

petals - 本地运行大型语言模型,BitTorrent 风格
GPU共享GithubLlama 3.1Petals分布式推理大模型微调开源项目
Petals项目让用户能够在家中或通过Google Colab运行Llama 3.1、Mixtral、Falcon和BLOOM等大型语言模型。通过分布式网络托管模型层,推理速度可提升至10倍。用户可以微调模型以满足特定任务需求,并且支持隐私保护和私人群组设置。该项目依赖社区共享GPU资源,提供详细的教程和支持,帮助用户快速上手并充分利用其功能。
llava-interleave-qwen-7b-hf - 领先的多模态AI模型 支持多图像视频和3D输入处理
AI对话GithubHuggingfaceLLaVA Interleave图像识别多模态模型开源项目模型自然语言处理
LLaVA Interleave是基于Qwen1.5-7B-Chat开发的多模态AI模型,支持多图像、视频和3D输入处理。模型采用transformer架构,具备4-bit量化和Flash Attention 2优化功能。目前主要面向计算机视觉、自然语言处理和人工智能领域的研究人员,仅供学术研究使用。
Woodpecker - 专门用于校正多模态大语言模型中的幻觉现象的方法
GithubPOPE基准WoodpeckermPLUG-Owl多模态大语言模型幻觉矫正开源项目
Woodpecker是一种创新方法,专门用于校正多模态大语言模型中的幻觉现象。与依赖重训练数据的传统方法不同,Woodpecker通过关键概念提取、问题制定、视觉知识验证、视觉声明生成和幻觉校正五个阶段实现训练无关的校正。这种方法适应性广泛,可解释性强,并在POPE基准测试中显著提高模型准确性。用户可以通过在线演示平台体验Woodpecker的功能。更多信息请参考我们的arXiv论文或在线Demo。
gemma-2-9b-it - 优化模型微调,降低内存使用,提升处理性能
GithubHuggingfacetransformers免费调优内存优化开源项目机器学习模型量化模型
采用Unsloth技术,通过4bit量化实现Gemma 2 (9B)模型在低内存环境下的高效微调。Google Colab笔记本适合初学者,便于用户添加数据集和运行,获得性能提升至2倍的微调模型,支持导出为GGUF、vLLM或上传至Hugging Face,并减少内存使用达63%。
Platypus2-7B - 以指令微调提升语言理解的创新模型
GithubHuggingfaceLLaMA2Platypus2-7BSTEM和逻辑数据集低秩适应开源项目指令微调模型
Platypus2-7B是采用LLaMA2架构的指令微调模型,由Cole Hunter和Ariel Lee开发。该模型通过STEM和逻辑数据集优化语言理解,并在ARC、HellaSwag、MMLU和TruthfulQA任务中经过广泛评估。为确保最佳性能,建议在HF训练中将fp16设置为False,bf16为True。在应用该技术时需注意安全性,以避免潜在风险。有关更多信息,请访问其项目网页。该模型在多个任务中展示出色性能,并提醒用户在应用前进行详细的安全性测试。通过其创新的指令微调方法,Platypus2-7B在语言模型领域引入了新的思路。
peft - 大模型高效微调的先进方法
AccelerateDiffusersGithubLoRAPEFTTransformers开源项目
参数高效微调(PEFT)通过只调整少量额外参数来适配大规模预训练模型,大幅降低计算和存储成本,同时性能接近完全微调模型。PEFT与Transformers、Diffusers和Accelerate集成,支持多种下游任务的训练和推理。了解更多方法和优势,请访问官方文档和教程。
NeuralDaredevil-8B-abliterated-GGUF - 在开放LLM排行榜中表现强劲的高性能8B未删节模型
AI2推理挑战GithubHuggingfaceNeuralDaredevil-8B-abliterated开放LLM排行榜开源项目文本生成模型模型评估
NeuralDaredevil-8B通过DPO微调技术恢复性能损失,在各项基准测试中表现出色,尤其是在Open LLM排行榜中凭借其高MMLU得分排名靠前。适用于无需对齐且需要高准确度的应用场景,如角色扮演。
bagel-8b-v1.0-GGUF - 多样化量化文件助力文本生成
GithubHuggingfaceRAM需求bagel-8b-v1.0开源项目文件下载模型模型量化高质量
bagel-8b-v1.0-GGUF项目通过llama.cpp量化技术,提供多种优化的模型文件,涵盖从高品质到低内存的多层次需求。用户可根据硬件条件选择合适的K-quants或I-quants版本,详细对比信息参见Artefact2的分析。
MoE-LLaVA-Phi2-2.7B-4e - MoE-LLaVA模型应用专家混合系统提升视觉语言能力
GithubHuggingfaceMoE-LLaVA多模态学习开源项目模型深度学习混合专家系统视觉语言模型
MoE-LLaVA是一个采用专家混合架构的视觉语言模型。该模型使用3B稀疏激活参数,性能与LLaVA-1.5-7B相当,在部分任务上超越LLaVA-1.5-13B。MoE-LLaVA可在8张V100 GPU上2天内完成训练,并在多项视觉理解基准测试中表现优异。这一创新为多模态AI领域提供了新的研究方向。
task-13-Qwen-Qwen1.5-0.5B - Qwen1.5-0.5B模型的参数高效微调项目
GithubHuggingfacePEFTQwen人工智能开源项目机器学习模型模型卡片
该项目利用PEFT库对Qwen1.5-0.5B模型进行参数高效微调。通过这种技术,开发者可以在保留模型核心能力的同时,针对特定任务优化性能。尽管项目细节尚待完善,但它为AI研究人员和开发者提供了一个灵活的框架,用于进行模型定制和应用开发。这种方法有望在降低计算资源需求的同时,实现模型在特定领域的性能提升。
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