cbtm

无监督领域发现技术扩展专家语言模型

Cluster-Branch-Train-Merge (c-BTM)项目提出了一种通过无监督领域发现技术扩展专家语言模型的方法。该项目包含完整的训练评估流程，涵盖数据准备、聚类、模型训练和评估等步骤。c-BTM旨在提升大规模语言模型在特定领域的性能，为自然语言处理研究提供新思路。

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介绍相关项目

Mixtral-8x22B-v0.1 - 多平台兼容的预训练大规模语言模型

GithubHugging FaceHuggingfaceMistral AIMixtral-8x22B开源项目模型生成模型语言模型

这是一款多语言兼容的预训练大型语言模型，支持生成性稀疏专家技术，兼容vLLM和Hugging Face transformers库，提供灵活的运行选项和优化内存管理的优势。然而，用户需注意，该模型没有内容审核功能。

llm.c - 纯C和CUDA实现的高效轻量级语言模型训练框架

CUDAC语言GPU训练GithubLLM开源项目

llm.c是一个使用纯C和CUDA实现的高效轻量级语言模型训练框架。该项目不依赖PyTorch或cPython等大型框架，通过简洁代码实现GPT-2和GPT-3系列模型的预训练。llm.c支持单GPU、多GPU和多节点训练，提供详细教程和实验示例。项目在保持代码可读性的同时追求高性能，适用于教育和实际应用。此外，llm.c支持多种硬件平台，并有多个编程语言的移植版本。

bloom-1b1 - BigScience开发的开源多语言预训练模型

BLOOMGithubHuggingface人工智能多语言开源项目模型深度学习语言模型

BLOOM是BigScience开发的开源多语言预训练模型,支持45种自然语言和12种编程语言。模型基于Transformer架构,拥有1760亿参数,在3500亿词元上训练。主要用于文本生成和自然语言处理研究,具备多语言理解与生成能力。项目提供完整模型卡,详述技术规格、应用场景及使用限制。

MAmmoTH2-8B-Plus - 基于网络数据的大规模指令微调方法

GithubHuggingfaceMAmmoTH2大语言模型开源项目推理能力模型算法评估语言模型训练

MAmmoTH2项目通过从网络预训练语料中高效收集1000万条指令-回答对来提升大语言模型的推理能力。该方法显著改善了模型在多个推理基准测试上的表现，如MAmmoTH2-7B (Mistral)在MATH和GSM8K测试中的得分大幅提升。这种方法不仅无需特定领域数据训练，还为获取大规模高质量指令数据提供了一种高效的途径，为增强大语言模型的推理能力提供了新的研究方向。

LLM2Vec-Mistral-7B-Instruct-v2-mntp - 将大型语言模型转变为高效文本编码器的简单方法

GithubHuggingfaceLLM2Vec开源项目文本编码模型深度学习自然语言处理语义相似度

LLM2Vec-Mistral-7B-Instruct-v2-mntp项目提供了一种将解码器型大语言模型转换为文本编码器的方法。该方法包括启用双向注意力、掩码下一个词预测和无监督对比学习三个步骤。经过转换的模型可生成高质量文本嵌入，适用于信息检索、文本分类和语义相似度等自然语言处理任务，并可通过微调进一步提升性能。

switch-base-8 - 基于专家模型的高效语言模型训练

C4数据集GithubHuggingfaceSwitch TransformersT5屏蔽语言建模开源项目模型混合专家

Switch Transformers是一个创新的专家混合模型，专为在Colossal Clean Crawled Corpus数据集上进行掩码语言建模任务而设计，在训练速度上较T5-XXL模型提升4倍。其架构使用Sparse MLP层替代传统T5模型中的前馈层，提供更快训练且性能优异。该模型在未微调前并不适用于直接应用任务，需进一步调优。Switch Transformers适合需要高效和短时间内取得优异结果的开发者与研究者。

chain-of-thought-hub - 大型语言模型复杂推理能力评估基准

Chain-of-ThoughtGithubLLM评估复杂推理能力大语言模型开源项目长文本处理

Chain-of-Thought Hub汇集了数学、科学、符号推理等多个领域的挑战性任务，旨在全面评估大型语言模型的复杂推理能力。该项目通过精选数据集和模型，为语言模型发展提供可靠参考。同时，它将链式思考提示工程视为新一代系统调用，为基于大型语言模型的应用生态系统发展奠定基础。

OpenELM-1_1B-Instruct - 高效开源语言模型家族及其完整训练框架

GithubHuggingfaceOpenELM开源框架开源项目指令微调模型语言模型预训练

OpenELM是一个开源高效语言模型家族，通过层级缩放策略优化参数分配以提高模型精度。该项目提供了从2.7亿到30亿参数的预训练和指令微调模型，以及完整的数据准备、训练、微调和评估框架。OpenELM在多项自然语言处理任务中表现出色，为语言模型研究和应用开发提供了有价值的开源资源。

codebert-base-mlm - 基于掩码语言模型的编程和自然语言预训练模型

CodeBERTGithubHuggingface开源项目机器学习模型编程语言自然语言预训练模型

CodeBERT-base-mlm是Microsoft开发的编程和自然语言双模态预训练模型。它基于CodeSearchNet语料库训练，采用掩码语言模型目标，可用于代码补全、理解和生成任务。该模型支持多种编程语言，提供简洁的API接口，便于集成应用。CodeBERT-base-mlm在连接编程语言和自然语言方面展现出独特优势，为软件开发和自然语言处理领域提供了新的研究方向。

相关项目

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