finetuned-qlora-falcon7b-medical

优化Falcon-7B模型以提升精神健康对话体验

Falcon-7B mental health QLoRA chatbots 调整预训练模型 Github 开源项目

项目基于QLoRA技术对Falcon-7B模型进行微调，以更好地处理精神健康对话。优化后的聊天机器人能够随时提供支持和情感帮助，使用来自在线常见问题和医疗博客的数据集，经过预处理以保持会话格式。微调在Google Colab Pro上完成，但模型也能在低阶GPU上运行。PEFT微调模型提升了响应质量，适用于Gradio前端的聊天机器人。

Github

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介绍相关项目

Aquila2 - Aquila2开源模型与聊天模型指南

Aquila2AquilaChat2Github开源开源项目模型现在的用户

页面提供详细的Aquila2系列（包括Aquila2-7B、Aquila2-34B和Aquila2-70B-Expr）和AquilaChat2系列（包括AquilaChat2-7B、AquilaChat2-34B和AquilaChat2-70B-Expr）开源模型信息，包含快速入门指南、微调教程、长文本理解与评估方法及模型下载链接。最新新闻和更新展示了这些模型在多个数据集上的性能，及其在长文本理解和推理任务中的表现，帮助用户全面了解与应用。

BianQue - 中文医疗健康大模型

AIBianQue-2.0Github中文医疗对话健康大模型开源项目扁鹊

华南理工大学未来技术学院及广东省数字孪生人重点实验室基于ProactiveHealthGPT系统开发的BianQue项目，利用千万级中文健康对话数据，专注于提高大模型的医疗问询能力和多轮对话交互性。该项目致力于解决多轮交互问题，为慢性病及心理咨询领域的科研提供重要支持。

mistral-7b-instruct-v0.3 - 高效finetune解决方案，减少内存占用提升速度

GithubHuggingfaceMistralUnsloth开源项目性能提升模型神经网络调优

这款通过Unsloth技术的Google Colab笔记本集合，简化了Mistral、Gemma和Llama等AI模型的finetune过程。简单操作即可提高模型速度超过两倍，并显著降低内存占用，同时允许将优化的模型导出为GGUF、vLLM，或上传至Hugging Face，适合初学者使用。

meditron-7B-AWQ - 通过低比特量化方法优化变换器模型性能

GithubHuggingfaceMeditron 7B医疗开源开源项目推理模型量化

此项目提供EPFL LLM团队的Meditron 7B模型的AWQ量化文件，采用高效的4位低比特量化方法，在提升变换器推理速度的同时保证质量。兼容多种平台和工具，如Text Generation Webui、vLLM、Hugging Face Text Generation Inference及Transformers。

mistral-7b-instruct-v0.2-bnb-4bit - 使用Unsloth技术优化模型微调，显著提升性能并减少内存占用

GithubHuggingfaceMistralUnsloth开源项目性能优化数据集机器学习模型

该项目介绍了一种运用Unsloth技术的模型微调方法，使Mistral、Gemma、Llama等模型实现2-5倍的速度提升，并减少70%的内存使用。用户可通过在Google Colab或Kaggle运行免费笔记本，轻松获得经过优化的模型。工具初学者友好，支持多种微调和导出格式，如GGUF、vLLM，及上传至Hugging Face，满足不同用户的需求。

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。

LoftQ - 大型语言模型低资源量化微调新方法

GithubLoRALoftQ大语言模型开源项目微调量化

LoftQ是一种为大型语言模型设计的量化微调方法。它通过寻找最佳的量化LoRA初始化,实现有限GPU资源下的高效模型微调。LoftQ支持LLAMA、Falcon、Mistral等主流模型,提供相关工具和示例代码。在WikiText-2和GSM8K等任务上,LoftQ展现出优秀性能,为低资源环境中的LLM应用开发创造了新可能。

notus-7b-v1 - 优化偏好响应的7B模型树立文本生成新标准

AI训练数据GithubHuggingfaceNotus-7b-v1开源项目文本生成模型模型评估算法优化

此模型通过直接偏好优化技术增强文本生成能力，树立新基准。其使用更具代表性的偏好数据集，提高了准确性，并在与Zephyr和Claude 2的比较中表现出色，成为AlpacaEval评估中最具竞争力的7B模型之一，是聊天应用程序中的理想助手。

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。

Qwen2.5-1.5B-Instruct-bnb-4bit - Unsloth功能提升模型微调效率，优化内存占用

GithubHuggingfaceQwen2.5Transformer多语言支持开源项目性能提升指令微调模型

Qwen2.5系列包括多种尺寸和优化功能，提升编程与数学能力，支持29种语言，并具备长上下文处理能力。利用Google Colab上的免费notebook，可实现模型微调的速度提升和内存使用优化。Qwen2.5-1.5B-Instruct强化了指令响应、长文本生成、多语言处理及结构化数据处理能力。

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