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Synatra-RP-Orca-2-7b-v0.1

个人资源开发的测试版RP细调成果

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。

Replete-LLM-V2.5-Qwen-14b-GGUF - Replete-LLM-V2.5-Qwen-14b模型的多量化处理与硬件优化概述
ARM芯片GithubHuggingfaceRombos-LLM-V2.5-Qwen-14b开源项目性能比较模型模型优化量化
该项目对Rombos-LLM-V2.5-Qwen-14b模型进行了多种量化优化,使用了llama.cpp的b3825版本。支持多种量化格式,如f16、Q8_0、Q6_K_L等,适用不同硬件环境,推荐Q6_K_L和Q5_K_L以实现高质量和资源节省。用户可根据硬件需求选择合适的格式,并使用huggingface-cli进行下载。针对ARM芯片提供了特定的优化量化选项Q4_0_X_X,广泛适用于文本生成应用,提升运行效率和输出质量。
zephyr-7b-beta - 7B参数开源对话模型在多项基准测试中表现卓越
GithubHuggingfaceZephyr-7B-β人工智能开源项目机器学习模型模型性能语言模型
Zephyr-7B-β是基于Mistral-7B-v0.1微调的开源对话模型。在MT-Bench和AlpacaEval等基准测试中,其性能超越多个参数量更大的模型。采用DPO技术训练,能生成有帮助的回复,但缺乏安全性对齐。适用于多种对话任务,在编码和数学等复杂任务上仍需改进。该模型表现出色,但使用时需注意其局限性。
Otter - 基于MIMIC-IT数据集和OpenFlamingo的多模态模型
GithubMIMIC-ITOtter多模态开源项目指令微调视觉语言处理
该项目结合了OpenFlamingo模型和MIMIC-IT数据集进行多模态指令调优,拥有280万条指令-响应对,支持图像和视频内容的精确理解与互动。该项目还包括OtterHD模型,提升高分辨率视觉输入的细粒度解释,并推出MagnifierBench评估基准测试模型的微小物体识别能力。公开的代码可用于训练和预训练,并支持GPT4V的评估和Flamingo架构的多任务处理。
ChatGLM-Efficient-Tuning - 微调ChatGLM-6B模型,支持多种训练和量化方法
ChatGLMGithubRLHF开源项目数据集机器学习高效微调
ChatGLM-Efficient-Tuning项目提供高效微调ChatGLM-6B模型的工具和方法,支持LoRA、P-Tuning V2等多种微调方式,适用于单GPU和多GPU训练。项目还提供Web UI和CLI操作,支持4-bit和8-bit量化训练。通过丰富的数据集和功能,如强化学习和模型评估,满足不同场景的微调需求。详情请参见项目Wiki。
Infinity-Instruct-3M-0613-Mistral-7B - 提升语言模型性能的开源指导调优模型
AlpacaEval2.0GithubHuggingfaceInfinity Instruct开源模型开源项目指令微调无反馈强化学习模型
Infinity-Instruct-3M-0613-Mistral-7B是一个开源的指导调优模型,无需人类反馈的强化学习。该模型在百万级指令数据集上经过微调,在AlpacaEval 2.0基准测试中取得了25.5的高分,表现优于Mixtral 8x7B v0.1、Gemini Pro和GPT-3.5。通过低成本训练提高了Mistral-7B的基础能力和对话能力,并在MT-Bench测试中表现出色。适合多样化的下游任务,该模型为研究与应用提供了良好的支持。
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。
dolphin-2.6-mixtral-8x7b - 非DPO调整的高效编程AI
DolphinGithubHuggingface不受限开源项目数据集模型编码训练
该模型擅长编程,经过大量编码数据的训练。2.6版本通过修正训练配置显著提升了质量,并重新引入了基于Samantha的同理心数据,替换了Synthia和Pure-dove数据为Capybara。由于模型未经过审查,并过滤了对齐与偏见,建议在部署服务前加入对齐层。训练采用qLoRA与Axolotl框架,并使用ChatML提示格式。
dolphin-2.7-mixtral-8x7b - 灵活的AI模型助力编码任务,增强开发效能与合规
DolphinGithubHuggingfaceMixtral图灵测试开源项目模型编程训练模型
Dolphin 2.7是Dolphin-2.5/2.6的升级版,通过transformers库的Mixtral修正和门层调整,提升了性能。该模型在编码任务中表现优异,同时进行去偏见处理以提高合规性。需注意模型对用户请求的高度顺从性,建议用户自行设置合规层确保安全。项目由Convai资助,适用于多种高效和合规的AI应用。
rulm - 俄语语言模型:的实现与性能对比
GPT Role-play RealmGithubRuTurboAlpacaRussianSuperGLUESaigarulm开源项目
此项目展示了俄语语言模型的实现与比较,涵盖DataFest的分享、主要演示和Fine-tuning Colab资源链接。同时介绍了基于ChatGPT生成数据的RuTurboAlpaca和Saiga两个主要数据集,以及相关模型及其训练配置的详细内容。提供了数据集生成脚本和提示。此外,还展示了GPT Role-play Realm的数据集和模型评估结果,包括与GPT4和gpt-3.5-turbo的对比分析。
Platypus - 高效经济的大语言模型微调开源项目
GithubLLMPlatypus开源开源项目微调模型合并
Platypus是一个开源项目,提供基于LLaMA和LLaMa-2架构的微调和融合模型。该项目使用LoRA和PEFT技术,实现高效的大语言模型微调。Platypus包含完整的训练流程,涵盖数据集精炼、模型微调和权重合并。在多项基准测试中,Platypus展现出优秀性能。这个项目为研究人员和开发者提供了优化定制语言模型的工具。
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