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txtinstruct

开源框架简化指令调优模型开发

txtinstruct是一个开源的指令调优模型训练框架,支持开放数据和模型,可与自有数据集成。它旨在解决指令数据集和大型语言模型许可不明确的问题,便于构建个性化指令数据集和模型。基于Python 3.8+和txtai构建,txtinstruct提供简便的安装方法和丰富示例,方便用户快速开发指令调优模型。

instructor-large - 多语言多任务文本嵌入模型
GithubHuggingfaceINSTRUCTOR信息检索句子相似度开源项目文本分类文本嵌入模型
INSTRUCTOR是一种基于T5架构的文本嵌入模型,支持多语言和多任务场景。该模型在句子相似度、文本分类、信息检索等任务中表现优异,适用于提示检索和文本重排序等应用。INSTRUCTOR在多项基准测试中获得了出色成绩,为自然语言处理提供了一个多功能的解决方案。
falcon-7b-instruct - 高性能指令微调语言模型
Apache 2.0Falcon-7B-InstructGithubHuggingfaceTII大语言模型开源项目模型自然语言处理
Falcon-7B-Instruct是TII基于Falcon-7B开发的指令微调语言模型,采用7B参数的因果解码器架构。该模型经过聊天和指令数据集的优化,集成了FlashAttention和多查询技术,在英语和法语任务中表现优异。它适用于直接进行对话和指令处理,但不建议进一步微调。运行该模型需要至少16GB内存,代码以Apache 2.0许可开源。
Infinity-Instruct-7M-Gen-Llama3_1-8B - 开源指令调优模型,支持大规模无监督学习
GithubHuggingfaceInfinity Instruct代码开源开源项目指令微调无监督学习模型模型权重
Infinity-Instruct-7M-Gen-Llama3.1-8B是一个开源指令调优模型,无需人类反馈即可达到较高性能。依托于百万级数据集的训练,该模型展现出优于GPT-4在AlpacaEval 2.0测试中的表现。项目持续更新,提供多样模型权重和数据集资源,支持学术研究。采用FlagScale技术,显著降低训练成本。
txtai - 集成语义搜索的高效嵌入式数据库解决方案
GithubLLMtxtai大型语言模型嵌入式数据库开源项目语义搜索
txtai是一个功能全面的嵌入式数据库,不仅支持语义搜索和大语言模型协同工作,还提供全流程语言模型任务处理。特色功能包括支持SQL的矢量搜索、主题建模和增强生成检索等。txtai可以在本地运行,也可以通过容器编排进行扩展,并提供多语言API绑定,以便用户快速部署和使用。
LRV-Instruction - 通过稳健指令调优降低多模态模型幻觉风险
GPT4GithubLRV-InstructionMiniGPT4mplug-owl多模态模型开源项目
该项目通过稳健的指令调优,减少大规模多模态模型的幻觉现象,提升其在复杂视觉和语言任务中的表现。LRV-Instruction 数据集包含多种视觉和语言任务数据,通过 GPT-4 生成,提供正面和反面的指令示例,以提高模型的鲁棒性和准确性。最新的研究进展和更新内容不断推进多模态图表理解和图像上下文推理基准的发展,为相关领域提供重要的数据支持。
instruction-tuned-sd - 基于指令微调的Stable Diffusion图像编辑模型
GithubStable Diffusion低级图像处理卡通化图像处理开源项目指令微调
该项目探索了一种指令微调Stable Diffusion模型的方法,使其能够根据输入图像和特定指令进行图像编辑。结合FLAN和InstructPix2Pix的思想,项目通过构建指令数据集和训练,提升了模型执行图像转换任务的能力。研究涵盖卡通化和低级图像处理,并开源了相关代码、模型和数据集。
Mol-Instructions - 大规模生物分子指令数据集助力大语言模型
GithubMol-Instructions大语言模型开源项目数据集生物分子蛋白质
Mol-Instructions是一个开放的大规模生物分子指令数据集,包含分子导向、蛋白质导向和生物分子文本三类指令。数据集涵盖分子设计、蛋白质功能预测等多个任务,通过AI协作、数据提取和模板转换等方法构建。该数据集旨在增强大语言模型在生物分子领域的表现,现已在Hugging Face平台发布。
interpret-text - 基于Interpret的开源NLP模型解释工具,支持文本模型分析
GithubInterpret-TextNLP互动可视化仪表板可解释性技术开源项目文本解释
Interpret-Text是一个开源工具包,基于Interpret Python包,扩展了对文本模型的支持,提供SDK和示例Jupyter笔记本。用户可以使用全球和局部解释工具,分析和解释机器学习模型的预测结果。核心功能包括社区驱动的创新技术、统一API和互动式可视化仪表盘,适用于开发者、数据科学家、业务高管和研究人员,通过多种解释器和NLP应用场景,简化模型解释和审计过程。
mixtral-instruct-awq - AWQ量化的Mixtral Instruct模型替代方案
AWQGithubHuggingfaceMixtral Instruct人工智能开源项目模型量化
这是一个经AWQ量化的Mixtral Instruct工作版本,旨在解决官方版本的功能问题。项目提供了Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1模型的稳定实现,适合在资源受限环境中部署大型语言模型。该替代方案为开发者和研究人员提供了一个可靠的选择,有助于提高模型在实际应用中的效率。
Qwen2.5-3B-Instruct - 高性能多语言AI模型支持长文本处理
GithubHuggingfaceQwen2.5人工智能多语言支持大语言模型开源项目模型自然语言处理
Qwen2.5-3B-Instruct是Qwen2.5系列中的指令微调模型,拥有30亿参数。该模型在知识储备、编程和数学能力方面有显著提升,支持29种以上语言,能处理128K tokens的输入并生成8K tokens的输出。模型在指令遵循、长文本生成、结构化数据理解和JSON生成等方面表现优异,并能适应多样化的系统提示。采用因果语言模型架构,结合RoPE、SwiGLU等技术,提供高效的自然语言处理能力。
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