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opt-125m-dummy-lora

基于PEFT库的工具用于大型语言模型的优化与微调

opt-125m-dummy-lora项目借助PEFT库优化大型语言模型,提供基本使用指导,并探讨模型在训练及评估中的偏见、风险、限制。低碳排放对环保友好,适用于关注高效环保的AI开发者。

model-optimization - TensorFlow 模型优化工具包, 支持量化和稀疏化
GithubKerasTensorFlow Model Optimization Toolkit剪枝开源项目机器学习模型量化
TensorFlow Model Optimization Toolkit 提供稳定的 Python API,帮助用户通过量化和稀疏化技术优化机器学习模型,包括针对 Keras 的专用 API。该工具包还提供详细的安装指南、教程和 API 文档,显著提升模型在部署和执行时的性能。该项目由 TensorFlow 团队维护,并遵循其行为准则,开发者可以通过 GitHub 提交问题和贡献代码。
DoRA - 大型语言模型微调的权重分解低秩适应方法
DoRAGithub低秩适应大语言模型开源项目微调权重分解
DoRA是一种新型大型语言模型微调方法,通过将预训练权重分解为幅度和方向两个部分进行更新。与LoRA相比,DoRA在保持参数效率的同时提升了模型的学习能力和训练稳定性。研究表明,DoRA在常识推理、视觉指令调优和图像/视频-文本理解等多项下游任务中表现优于LoRA。该技术已集成到Hugging Face PEFT和Diffusers库中,可用于多种模型的微调。
mistral-finetune - 基于LoRA技术的Mistral模型高效微调框架
GPUGithubLoRAMistral-finetune开源项目微调模型训练
mistral-finetune是一个基于LoRA技术的轻量级框架,通过仅训练1-2%的额外权重来实现Mistral模型的高效微调。该框架支持多GPU单节点训练,适合A100或H100 GPU使用。它提供简化的数据格式要求和验证工具,支持指令跟随和函数调用等多种训练模式,适用于各类微调需求。
h2o-llmstudio - 轻松微调大型语言模型的无代码图形界面
GithubH2O LLM StudioLLM微调Nvidia GPU图形用户界面开源项目无代码界面
H2O LLM Studio 提供无代码图形界面,轻松微调大型语言模型。支持多种超参数调整,包括LoRA和8位模型训练技术,甚至还可使用强化学习。用户可以可视化跟踪模型性能,并与模型互动获取即时反馈。支持将模型导出至 Hugging Face Hub,方便与社区分享。
v3_1_pt_ep1_sft_5_based_on_llama3_1_70b_final_data_20241026 - 揭示新型Transformer模型的实际应用与研究进展
GithubHuggingfacetransformers偏见开源项目模型模型卡环境影响评估
该文档介绍了新型Transformers模型的功能、应用领域与局限性,包含使用指南、训练数据概述、程序步骤、评估方法及其环境影响评估,为读者提供全面的信息参考。
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。
easyllm - 开源工具库助力简化大语言模型应用开发
API客户端EasyLLMGithubOpenAI兼容大语言模型开源项目
EasyLLM是一个开源项目,为开发者提供简化大语言模型操作的工具和方法。该项目实现了兼容OpenAI API的客户端,支持HuggingFace、Amazon SageMaker和Amazon Bedrock等平台的模型。EasyLLM允许开发者轻松切换不同语言模型,实现聊天、文本补全和嵌入等功能。此外,项目还包含进化指令生成和提示词工具等辅助模块,有效简化了大语言模型的应用开发流程。
pretraining-with-human-feedback - 基于人类偏好预训练的语言模型代码库
GithubHugging Facetoxicity人类偏好多任务开源项目预训练
该项目为根据人类偏好预训练语言模型提供了一套基于Hugging Face Transformers和wandb的工具。项目实现了五种预训练目标,通过对训练数据注释并使用这些目标函数提升模型性能,包括毒性检测和隐私信息识别等任务。项目还提供详细的配置文件和评估方式指导。
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。
loft - 探索百万级token长文本处理的前沿基准
GithubLOFT多模态任务开源项目文本检索语言模型长上下文基准
LOFT是一个长文本处理基准,包含6类30多个数据集,涵盖检索、多跳推理等任务。该项目提供多模态数据、评估代码和数据集重生成工具,旨在测试大规模语言模型的长文本处理能力。LOFT为研究人员提供了标准化平台,用于全面评估长文本语言模型性能,有助于推动自然语言处理技术发展。
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