chat-dataset-baseline

中文对话模型训练资源整合平台

中文对话模型 AI训练数据集 LLaMA-Factory 模型优化 Github 开源项目

chat-dataset-baseline项目整合Hugging Face平台优质数据集，为中文对话模型训练提供全面资源。采用PDCA循环迭代，涵盖数据选择、模型训练、测试和优化。项目提供详细指南，适合数据科学家和AI爱好者快速上手，用于训练高质量中文基础模型，为特定行业应用打下基础。

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介绍相关项目

awesome-chatgpt-dataset - 综合性AI对话数据集资源助力自定义语言模型训练

ChatGPTGithub开源项目指令调优数据集训练语言模型

awesome-chatgpt-dataset项目汇集了多样化的人工智能对话数据集资源。该项目囊括了不同规模、语言和领域的高质量指令数据，范围从数千到数百万条不等，涵盖多语言、代码生成、视觉对话等多个方面。这些数据集为研究人员和开发者提供了训练和优化大型语言模型的重要素材，有助于推动更智能、更多元化的AI对话系统的发展。

LLMDataHub - 大语言模型训练数据集合

GithubLLMDataHub大语言模型开源社区开源项目数据集聊天机器人

LLMDataHub汇聚高品质大语言模型训练数据，为研究人员和从业者提供丰富的数据资源。该平台涵盖多种数据集，适合提升聊天机器人对话质量、应答生成及语言理解。同时，平台更新最新数据集，助您获取行业前沿资源。

CDial-GPT - 大规模中文短文本对话数据集及中文预训练对话模型

CDial-GPTGithubLCCC中文对话数据集对话生成开源项目预训练模型

CDial-GPT 借助丰富的中文对话数据集和创新的机器学习技术为语言模型预训练提供解决方案。平台提供多样化的预训练模型，便于微调和实际应用，同时支持通过 HuggingFace 访问，适用于多场景如客服自动化和聊天机器人，推进中文自然语言处理的发展。

BotChat - 创新评估大语言模型多轮对话能力的基准

BotChat BenchmarkGPT-4GithubLLM对话生成开源项目评估

BotChat基准测试通过分析大语言模型生成的对话评估多轮聊天能力。基于MuTual-Test数据集,该项目生成了大规模模型对话数据,并采用单轮评估、BotChat Arena和人类对话对比等方法全面评估主流LLM对话质量。研究发现GPT-4表现最佳,部分小型开源模型在短对话中也有不错表现。这一创新基准为改进LLM对话能力提供了新思路。

DialogStudio - 提供丰富多样的对话数据集和任务意识模型

DialogStudioGithubHuggingface对话开源项目数据集模型

DialogStudio 是一个全面的对话数据集项目，包含大量统一的对话数据集和任务意识模型，支持对单个数据集和大型语言模型的训练。用户可以通过 HuggingFace 轻松下载和使用这些数据集，涵盖从知识驱动到任务导向多个领域。同时，项目进行了高质量的数据集评估，提供了详细的评价标准和评分。DialogStudio 既促进会话 AI 研究，也为模型开发者和数据科学家提供了重要资源，推动该领域的创新与进步。

ChatLM-mini-Chinese - 小参数中文对话模型，支持低显存预训练，优化SFT和DPO性能

ChatLM-Chinese-0.2BGithubHuggingfaceRLHF优化SFT微调开源项目预训练

ChatLM-mini-Chinese是一个小参数中文生成式语言模型项目。模型参数为0.2B，最低4GB显存即可实现预训练，512MB显存可进行推理。项目公开预训练和优化数据集，包括SFT微调和DPO偏好优化，支持多种下游任务。基于Huggingface NLP框架，自实现trainer，支持单机单卡及多卡训练，并可断点续训。此项目优化了内存和显存的使用，为硬件资源不足的用户提供了一种高效的中文对话解决方案。

chatglm2-6b - 性能升级的开源中英双语对话模型

ChatGLM2-6BGithubHuggingface人工智能对话模型开源开源项目模型自然语言处理

ChatGLM2-6B是ChatGLM-6B的升级版本，作为开源中英双语对话模型，它在性能、上下文长度和推理效率方面都有显著提升。经过1.4T标识符预训练，ChatGLM2-6B在多个数据集上表现优异，支持32K上下文长度，推理速度提高42%。此外，该模型采用更开放的协议，允许免费商业使用，为自然语言处理领域提供了强大的开源工具。

Linly - 中文LLaMA和Falcon模型：优化的中文预训练和对话能力

FalconGithubLLaMALinly-OpenLLaMA中文对话模型开源项目训练数据

该项目提供中文对话和基础模型，包括Linly-ChatFlow、Chinese-LLaMA和Chinese-Falcon模型及其训练数据。通过扩充LLaMA和Falcon的中文词表，使用中英文语料进行预训练，提升了模型在中文语境中的表现。项目还包括Linly-OpenLLaMA模型，支持量化和边缘设备推理。最新的Linly-Chinese-LLaMA-2模型通过混合语料预训练并定期更新，用户可以在线体验和在本地环境中进行训练和评估。

UltraChat - 大规模、多样化的多轮对话数据和模型

GithubUltraChatUltraFeedbackUltraLM开源项目数据集模型

UltraChat项目专注于构建开源、大规模、多轮对话数据，目标是打造具有广泛会话能力的强大语言模型。最新发布的模型和数据集包括UltraLM-13B-v2.0、UltraRM和UltraCM，在AlpacaEval基准测试上表现优异。UltraChat数据集分为三大部分：世界问题、写作与创作、现有材料辅助，对话涵盖了技术、艺术和创业等领域。项目数据仅供研究和教育用途，基于MIT许可证发布。

Baichuan2-13B-Chat - 强大的开源大语言模型支持中英双语

Baichuan 2GithubHuggingface商业许可基准评估大语言模型开源开源项目模型

Baichuan2-13B-Chat是百川智能推出的新一代开源大语言模型，由2.6万亿高质量语料训练而成。该模型在中英文基准测试中表现优异，尤其在数学逻辑推理和复杂指令理解方面有显著提升。模型提供Base和Chat两个版本，以及4位量化版本，可用于学术研究和商业应用。Baichuan2-13B-Chat为自然语言处理领域提供了强大的工具。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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