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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

Github微调模型训练模型开源项目Alpaca个人项目Synatra-RP-Orca-2-7b-v0.1Huggingface

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。

HuggingfaceHuggingface
介绍相关项目
llama-trl - 使用 PPO 和 LoRA 微调 LLaMA
GithubLLaMA-TRLLoRAPPOReward Model TrainingSupervised Fine-tuning开源项目
本项目LLaMA-TRL通过PPO和LoRA技术进行大规模语言模型的微调，采用TRL（变压器强化学习）和PEFT（参数高效微调）方法。本文详细介绍了从安装依赖到具体实现的步骤，包括监督微调、奖励模型训练和PPO微调，助力开发者显著提升模型性能和任务适应能力。
LLM-RLHF-Tuning - RLHF三阶段训练支持指令微调、奖励模型和多种训练方式
DPOGithubLLaMALLaMA2PPORLHF开源项目
本项目实现了RLHF的三阶段训练，包括指令微调、奖励模型训练和PPO算法训练。支持LLaMA和LLaMA2模型，并提供多种分布式加速训练方法。项目附有详细的实现文档，并对比了其他开源框架的功能，是RLHF训练的宝贵资源。
Index-1.9B - 多语言对话与角色扮演支持的高性能模型
GithubIndex-1.9B对话模型开源开源项目模型评估结果
Index-1.9B系列模型集成了SFT和DPO，显著提升了多语言对话和翻译性能。该系列包含基础模型、纯净模型、对话模型和角色扮演模型，特别适用于中文和东亚语言环境。最新更新包含适配llamacpp和Ollama的版本，并开放了衰减前的检查点供研究使用。提供高效的量化方法和详细的微调指南，确保模型在实际应用中的出色表现，开发者可通过丰富的定制和优化选项提升模型效果。
notus - 优化AI助手模型集合 专注数据驱动与人机交互
GithubLLMNotus人工智能开源开源项目微调
Notus是一个采用SFT、DPO等技术微调的AI模型集合，专注于数据优先和以人为本的方法。这些模型主要用作聊天应用中的智能助手，通过Chat和Academic基准评估性能。Notus在HuggingFace Hub上提供多种规模的模型和交互式聊天界面。该项目整合了开源社区的贡献，为AI助手的研发提供重要资源。
llm-finetuning - Modal和axolotl驱动的大语言模型高效微调框架
DeepSpeedGithubLLM微调LoRAModalaxolotl开源项目
这个开源项目整合了Modal和axolotl,为大语言模型微调提供了一个高效框架。它采用Deepspeed ZeRO、LoRA适配器和Flash Attention等先进技术,实现了高性能的模型训练。该框架支持云端部署,简化了资源管理流程,并可灵活适配不同模型和数据集。项目还提供了全面的配置说明和使用指南,方便开发者快速上手和定制化应用。
opt-6.7b - Meta AI推出开源预训练语言模型促进AI研究
GithubHuggingfaceOPT人工智能开源项目文本生成模型语言模型预训练
OPT-6.7B是Meta AI推出的开源预训练语言模型,采用因果语言建模方法训练。该模型具有67亿参数,在800GB多样化数据集上训练,性能接近GPT-3。OPT-6.7B可用于文本生成和下游任务微调,旨在促进大型语言模型的可重复研究,让更多研究者参与探讨语言模型的影响。
Hermes-2-Theta-Llama-3-8B-GGUF - 结合先进AI技术的对话与功能调用模型
GithubHermes 2HuggingfaceRLHF函数调用合并模型开源项目模型结构化输出
Hermes-2-Theta-Llama-3-8B是通过RLHF优化的模型，结合了超级智能AI和Llama-3的优势，可实现对话和结构化数据的生成。其支持多轮对话与功能调用的ChatML格式，为用户提供灵活的交互模式，适用于多种使用场景。其功能强大且接口设计直观，在语义理解和信息整合方面表现出色，适合需要综合AI能力的专业应用。
Mistral-Small-22B-ArliAI-RPMax-v1.1-GGUF - AI模型量化方法提升硬件性能与资源效率
GithubHuggingfaceMistral-Small-22B-ArliAI-RPMax-v1.1基于ARM的优化开源项目性能模型模型下载量化
通过llama.cpp进行量化优化，AI模型适用于各种RAM配置和资源受限环境。多种量化选项可供选择，从高质量到低资源占用，确保最佳性能表现。适用于ARM以及其他特定硬件，通过选择I-quant和K-quant格式实现速度与质量的平衡，优化AI推理性能。
OpenRLHF - 高性能强化学习框架助力大规模语言模型优化
GithubOpenRLHFRLHF框架分布式训练开源项目强化学习模型微调
OpenRLHF是一款基于Ray、DeepSpeed和Hugging Face Transformers构建的高性能强化学习框架。该框架简单易用，兼容Hugging Face模型和数据集，性能优于优化后的DeepSpeedChat。它支持分布式RLHF，能够在多GPU环境下进行70B+参数模型的全规模微调。OpenRLHF集成了多项PPO实现技巧以提升训练稳定性，同时支持vLLM生成加速和多奖励模型等先进特性，为大规模语言模型优化提供了强大支持。
Chinese-LLaMA-Alpaca - 中文NLP开源模型，深化语义理解与执行技术
Github中文Alpaca中文LLaMA大模型开源开源项目指令精调
Chinese-LLaMA-Alpaca-3项目致力于提升中文NLP的处理效率和效果，通过扩展中文词表并使用中文数据进行二次预训练，大幅增强了中文文本的编解码能力。该项目提供了完善的模型下载、部署和训练指导，支持多种生态系统和快速本地部署，适合高质量文本生成和多轮对话任务。同时，通过开源和社区合作，推动开源大模型技术研究及应用。
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