Platypus2-13B

LLaMA2架构下通过指令微调优化的模型及其表现

机器学习 Github 模型 Platypus2-13B 开源项目语言模型训练数据集 Huggingface 人工智能

该模型基于LLaMA2-13B架构进行指令微调，具备自动回归功能。使用STEM和逻辑数据集进行训练，在ARC和HellaSwag等任务中表现优异。开发者应在应用前进行安全测试，以验证适用性并减轻可能的偏见。

Hermes-3-Llama-3.1-405B - 开源大模型提升对话推理与功能调用能力

GithubHermes 3HuggingfaceLlama-3人工智能大规模模型开源项目模型语言模型

Hermes-3-Llama-3.1-405B是Nous Research基于Llama-3.1 405B进行全参数微调的开源大语言模型。该模型在对话、推理、角色扮演等方面能力显著提升，采用ChatML格式，支持系统提示词和函数调用。Hermes-3在多项基准测试中表现优异，可应用于广泛的通用任务场景。

llm-engine - 自定义和部署大语言模型的开源解决方案

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LLM Engine是一款Python库、CLI和Helm图表，能够在Scale托管基础设施或自有Kubernetes云中自定义和部署基础模型。支持LLaMA、MPT和Falcon等开源基础模型的API部署和服务，并允许在自有数据上微调以优化性能。该引擎优化推理功能和开源集成，提高部署和微调效率，未来还将提供K8s安装文档和快速冷启动时间。

tamil-llama - 优化泰米尔语处理的LLaMA模型系列

GithubLLaMATamil-Llama开源项目泰米尔语自然语言处理语言模型

Tamil-Llama项目基于开源LLaMA模型,通过增加泰米尔语词元和采用LoRA方法,提升了泰米尔语处理能力。项目提供7B和13B参数的基础模型和指令模型,支持泰米尔语和英语双语对话。模型在英语推理基准测试中表现良好,并提供量化版本和泰米尔语数据集用于微调和评估。

gemma-2b - 轻量级开源语言模型实现高效文本生成

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Gemma-2b是Google开发的轻量级开源语言模型，采用Gemini技术。这个2B参数的基础版本可在资源受限环境中部署，支持问答、摘要和推理等文本生成任务。模型在多项基准测试中表现优异，并重视伦理和安全。Gemma-2b为开发者提供微调和创新机会，推动AI技术普及。

Llama-3.1-70B-Instruct - Meta推出的多语言大规模语言模型支持商业与研究应用

GithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1-70B多语言大语言模型开源项目指令微调模型预训练

Llama-3.1-70B-Instruct是Meta开发的多语言大型语言模型，支持8种语言，具有128k上下文窗口。模型采用优化的Transformer架构，通过监督微调和人类反馈强化学习训练，提升对话效果。支持文本和代码生成等自然语言任务，适用于商业和研究领域。该模型还可用于改进其他AI模型，包括合成数据生成和知识蒸馏。

LLM-Finetuning - 大型语言模型高效微调指南

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了解如何使用LoRA和Hugging Face Transformers库高效微调大型语言模型。项目提供详细的教程笔记本，包括在Colab中微调Llama 2、GPT-Neo-X-20B、MPT-Instruct-30B等模型的指导和代码示例。无论新手或专家，均可找到实用资源，提升语言模型性能。欢迎贡献和提交问题，共同完善此开源项目。

ChatGLM-Tuning - ChatGLM-6B和LoRA结合的经济型语言模型微调方案

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ChatGLM-Tuning项目是一个基于ChatGLM-6B和LoRA技术的语言模型微调解决方案。该项目包含数据预处理、模型训练和推理功能，支持Alpaca数据集。它提供预训练LoRA模型，并计划引入中文数据和RLHF技术。这一方案适用于16GB以上显存的GPU环境，为开发者提供了一种经济高效的大型语言模型定制途径。

Synatra-RP-Orca-2-7b-v0.1 - 个人资源开发的测试版RP细调成果

AlpacaGithubHuggingfaceSynatra-RP-Orca-2-7b-v0.1个人项目开源项目微调模型模型训练

Synatra-RP-Orca-2-7b-v0.1是一个个人资源开发的测试RP SFT模型，基于microsoft/Orca-2-7b构建。项目通过SFT方法进行细调优化，使用A100 80GB显卡训练，并采用Alpaca和ChatML指令格式。推动自然语言处理领域研究，其开放合作和资助渠道请联系Telegram用户AlzarTakkarsen。

Llama-3-8B-Instruct-GPTQ-4-Bit - 利用GPTQ量化优化模型性能的新方法

Apache AirflowGPTQGithubHuggingfaceMeta-Llama-3-8B-Instruct开源项目数据协调模型量化

Astronomer的4比特量化模型通过GPTQ技术减少VRAM占用至不足6GB，比原始模型节省近10GB。此优化提高了延迟和吞吐量，即便在较便宜的Nvidia T4、K80或RTX 4070 GPU上也能实现高效性能。量化过程基于AutoGPTQ，并按照最佳实践进行，使用wikitext数据集以减小精度损失。此外，针对vLLM和oobabooga平台提供详细配置指南，以有效解决加载问题。

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