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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。

Vicuna-LoRA-RLHF-PyTorch - Vicuna模型LoRA与RLHF的完整优化流程
GithubLoRAPyTorchRLHFVicunaVicuna-LoRA-RLHF-PyTorch开源项目
本文详述如何在普通硬件上优化Vicuna语言模型,包括环境配置、监督微调、合并PEFT适配器、训练奖励模型和PPO微调等步骤,适合中文技术人员使用。
LongLoRA - 探索大规模长上下文语言模型的高效训练与实用应用
GithubLLaMA2LoRALongAlpaca开源项目深度学习长上下文语言模型
LongLoRA项目开发了一种高效微调方法,处理大型长上下文语言模型,涵盖了从7B至70B的各种模型规模和LongAlpaca-12k实验性数据集。项目支持多种微调方式,在基凊测试中验证了模型性能,技术可应用于多种NLP任务,助力复杂语言处理。实现显著性能优势,为企业和研究人员在从机器翻译到自动摘要等NLP任务中提供了有效的解决方案。
LLM-Finetuning - 大型语言模型高效微调指南
GithubHugging FaceLoRAPEFT大型语言模型开源项目微调
了解如何使用LoRA和Hugging Face Transformers库高效微调大型语言模型。项目提供详细的教程笔记本,包括在Colab中微调Llama 2、GPT-Neo-X-20B、MPT-Instruct-30B等模型的指导和代码示例。无论新手或专家,均可找到实用资源,提升语言模型性能。欢迎贡献和提交问题,共同完善此开源项目。
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。
tevatron - 神经检索模型训练与推理工具
GithubHuggingFaceLLM神经检索模型LoRA微调Mistral-7BTevatron开源项目
Tevatron提供高效工具包,支持在GPU和TPU上大规模训练和推理神经检索模型,集成DeepSpeed和LoRA等技术,可加载HuggingFace的预训练模型,适用于神经检索和开放域QA任务。
flan-alpaca - 基于Flan和Alpaca的强大语言模型微调
FLAN-T5Flan-AlpacaGithubHuggingFaceVicuna-13Binstruction tuning开源项目
本页面详细介绍了通过使用Flan集合微调Vicuna-13B以开发Flacuna模型的过程,及其在Flan-T5文本到音频生成中的应用。项目展示了扩展Stanford Alpaca指令微调到现有模型的方法,并提供了多种预训练模型,均可在HuggingFace上获取。用户可以在这里找到Flan-Alpaca系列模型的训练、使用和推理的详细指南,以优化各种任务性能。
chatglm_finetuning - ChatGLM模型微调教程
Githubchatglm-6bdeep_training开源项目微调推理训练
本项目提供详细的ChatGLM系列模型微调教程,支持全参数训练、Lora、AdaLora、IA3及P-Tuning-V2等方法。涵盖最新更新,如支持accelerator和colossalai训练,解除chatglm-6b-int4全参训练限制等。项目包含数据处理、推理脚本及多种训练参数设置,适合深度学习研究与应用。
Aurora - 通过指令调优激活 Mixtral-8x7B 稀疏专家混合体的中文聊天功能
AuroraGithubMixtral-8x7B中文对话能力开源项目指令调优语言模型
Aurora项目通过整合三大中文数据集,提升了Mixtral-8x7B稀疏专家模型的中文对话能力。通过数据预处理和指令微调,该模型在C-Eval、MMLU和CMMLU基准测试中表现出色。这项研究首次在稀疏专家模型上应用指令微调,提升了模型的架构能力,特别是在零样本任务中表现卓越。
mpt-7b-chat - 对MPT-7B-Chat模型的优化及其在开源LLaMA对话生成中的进展
GithubHuggingfaceMPT-7B-ChatMosaicMLTransformer对话生成开源开源项目模型
MPT-7B-Chat是MosaicML开发的对话生成模型,通过微调著名数据集提高生成效果,采用去掉位置嵌入的改进型解码器架构及FlashAttention、ALiBi等创新技术,支持较长序列训练与微调。此模型在MosaicML平台研发,可通过MosaicML与Hugging Face加载,尽管输出可能包含错误或偏见,仍为开发者提供了一个开源的对话生成提升工具。
RoleLLM-public - 评估与提升大语言模型角色扮演能力的框架
GithubRoleLLM基准测试大语言模型开源项目微调角色扮演
RoleLLM框架旨在评估和增强大语言模型的角色扮演能力。该框架包含RoleBench数据集、Context-Instruct知识提取方法、RoleGPT风格模仿技术和RoCIT微调策略。通过这些组件,RoleLLM显著提升了开源模型的角色扮演表现,在某些方面达到了与GPT-4相当的水平。这一框架为大语言模型在角色扮演任务中的应用提供了新的研究方向。
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