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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。

umt5-small - 基于UniMax方法的多语言预训练模型
GithubHuggingfaceUMT5UniMaxmC4语料库多语言预训练开源项目模型语言采样
本项目采用创新的UniMax采样技术,对多语言预训练模型的语言分布进行优化,实现更均衡的主语言处理,同时减少尾语言的过拟合风险。模型基于更新版mC4语料库的预训练,涵盖107种语言,需要在下游任务上进行微调以用于实际应用。
TowerBase-7B-v0.1 - 增强翻译及多语种任务的多语言模型性能
GithubHuggingfaceTowerBase-7BUnbabel多语言开源项目文本生成模型翻译模型
TowerBase-7B-v0.1是一个多语言模型,通过继续在Llama 2的基础上对20亿条多语种数据进行预训练,在10种主要语言中表现出色。非常适合用于翻译和相关应用任务,在AI2 Reasoning Challenge和HellaSwag等测试中展现出优异的归一化准确率。该模型支持快速无监督调优,为相应语言的研究提供支持。技术报告将提供详细信息。
BCL - 利用记忆效应的对比学习算法提升长尾数据表示
BCLGithub对比学习开源项目自监督学习记忆效应长尾识别
BCL项目开发了一种创新的自监督学习方法,利用神经网络的记忆效应来增强对比学习中样本视图的信息差异。这种方法从数据角度出发,无需标签就能有效提升长尾分布数据的表示学习能力。在多个基准数据集上的实验表明,BCL的性能超过了现有的最先进方法,为处理现实世界中的长尾分布数据提供了新的自监督学习思路。
OLMo-Bitnet-1B - 利用1B参数模型验证1位LLM训练新方法
DolmaGithubHuggingfaceOLMo-Bitnet-1B参数模型大模型开源项目模型自然语言处理
OLMo-Bitnet-1B项目验证了1位大型语言模型训练方法的潜力。通过Dolma数据集的60亿标记构建了拥有10亿参数的模型,旨在探索新方法的可行性。项目还进行了fp16权重的对比实验,详情见相关报告。模型支持文本生成,包括示例代码方便研究和应用者评估该技术。
v3_1_pt_ep1_sft_5_based_on_llama3_1_8b_final_data_20241019 - 探索先进的自然语言处理开源模型及其实际应用
GithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型卡环境影响训练细节语言模型
了解先进自然语言处理开源模型的信息,包括用途、评估方法及风险提示。虽然详细信息未完全披露,但以上内容可为开发和应用提供重要参考。
uptrain - 开源平台评估优化LLM应用
GithubLLM应用UpTrain开源平台开源项目改进评估
UpTrain是一个专注于评估和优化大型语言模型(LLM)应用的开源平台。它提供全面的工具和功能,用于衡量LLM应用性能、识别问题并持续改进。该平台支持自动化评估、错误分析和性能跟踪,有助于提高LLM应用的质量和可靠性。UpTrain提供多种评估指标和定制选项,适用于各种LLM应用场景。
CMLM-ZhongJing - 中医大语言模型结合古今智慧推动医学创新
CMLM-ZhongJingGithub中医大语言模型开源项目指令数据模型训练
CMLM-ZhongJing是一款专注中医领域的大语言模型,融合古代医学智慧与现代AI技术。该模型采用多任务诊疗行为分解和中医常识指令数据构建策略进行训练,致力于深入阐释中医知识,为医学领域提供智能化工具。在专业中医案例测试中,模型展现出优秀的泛化能力和专业水平。
Baichuan-7B - 开源中英双语大规模预训练模型,支持商用
Baichuan-7BGithubTransformer结构中英双语开源可商用开源项目预训练语言模型
Baichuan-7B是由百川智能开发的开源可商用中英双语大规模预训练语言模型。基于Transformer结构,该模型在1.2万亿tokens上训练,拥有70亿参数,并提供4096长度的上下文窗口。在中文和英文的基准测试(C-Eval和MMLU)中表现出色。该模型可在Hugging Face和ModelScope平台上获取,适合开发者和研究人员使用。
LongLM - 通过Self-Extend方法扩展大语言模型的上下文窗口
FlashAttentionGithubLLMLlama-3SelfExtendtransformers开源项目
LongLM项目介绍了Self-Extend方法,通过不需要调优的方式扩展大语言模型(LLM)的上下文窗口,利用其内在能力处理长上下文。此方法获得了Google I/O和ICML 2024的关注,并支持多种模型如Llama-3、Gemma和Qwen1.5。项目说明了如何安装和运行Self-Extend,并提供组选参数的指导原则及实验结果,以帮助用户应用这一技术。
deepseek-moe-16b-base - 采用稀疏混合专家架构的开源大语言模型
DeepSeek MoEGithubHuggingface人工智能代码生成开源项目机器学习模型模型训练
DeepSeek MoE 16B Base是一个基于稀疏混合专家(MoE)架构的开源大语言模型,支持商业应用。模型使用bfloat16格式,可通过Transformers库调用,擅长文本生成和补全。它采用查询-键值对映射的注意力机制,高效处理自然语言处理任务。该项目遵循MIT许可,提供详细文档和示例代码,便于开发者集成使用。
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