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prometheus-7b-v2.0

用于语言模型评估的开源工具与反馈优化

Prometheus 2 是一款基于 Mistral-Instruct 的开源语言模型,通过细粒度评估替代 GPT-4 的某些功能。它通过反馈数据微调,支持直接和相对评价。权重合并提升性能,且通过人类反馈优化强化学习模型,适用于多领域评估任务。

P-tuning-v2 - 深度提示调优技术提升小型模型性能 媲美传统微调方法
GithubP-tuning v2参数效率开源项目提示调优深度学习自然语言处理
P-tuning v2是一种创新的提示调优策略,通过深度提示调优技术为预训练Transformer的每层输入应用连续提示。这种方法显著提升了连续提示的容量,有效缩小了与传统微调方法的性能差距,尤其在小型模型和复杂任务中表现突出。研究表明,P-tuning v2在BERT和RoBERTa等模型上取得了优异成果,在多项NLP任务中达到了与微调相当的水平,为发展参数高效的模型调优技术开辟了新途径。
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。
Xwin-LM-7B-V0.2 - 优化大语言模型对齐技术,显著提升性能
AlpacaEvalGithubHuggingfaceXwin-LM大语言模型对齐技术开源项目强化学习模型
Xwin-LM项目开发并开源大语言模型对齐技术,涵盖监督微调、奖励模型等多种方法。基于Llama2构建的版本在AlpacaEval评测中表现卓越,超过GPT-4。最新的Xwin-LM-7B-V0.2和13B-V0.2在与GPT-4的比较中分别达到59.83%和70.36%胜率。项目不断更新以提高模型的稳定性和可重复性。
promptbase - 优化基础AI模型性能的开源资源库
AI模型GPT-4GithubMedpromptPromptbase开源项目提示工程
promptbase是一个持续更新的开源资源库,致力于优化GPT-4等基础AI模型的性能。该项目集成了Medprompt方法的实例代码,并将相关提示技术拓展至非医疗领域。通过动态少样本选择、自生成思维链和选择洗牌集成等策略,promptbase显著提升了模型在多项基准测试中的表现。未来,该项目将提供更多关于提示工程科学流程的案例分析和专业访谈。
Starling-LM-7B-beta - Starling-LM-7B-beta提升语言模型生成质量与安全性
GithubHuggingfaceOpenchat-3.5-0106Starling-LM-7B-beta奖励模型开源项目强化学习模型自然语言处理
Starling-LM-7B-beta是一款基于AI反馈优化并从Openchat-3.5-0106微调的大型语言模型。通过升级后的奖励模型和策略优化,增强了语言生成质量和安全性,并在GPT-4评测中取得了8.12的高分。适用于多种对话场景,用户可在LMSYS Chatbot Arena免费测试,非常适合关注交互体验的开发者和研究人员。
Llama-2-7b-hf - Meta开发的Llama 2开源大语言模型系列
GithubHuggingfaceLlama 2人工智能元宇宙大语言模型开源项目模型自然语言处理
Llama 2是Meta开发的开源大语言模型系列,包含7B、13B和70B三种参数规模。模型采用优化的Transformer架构,支持4k上下文长度,适用于对话等多种自然语言任务。Llama 2在多项基准测试中表现优异,提供预训练和微调版本,可用于商业和研究。该项目开放了详细的使用说明和评估数据,促进了大语言模型的开放研究。
Llama-2-7b-hf - Meta开发的开源语言模型 支持多种参数规模和商业应用
GithubHuggingfaceLlama 2人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理预训练模型
Llama-2-7b-hf是Meta推出的开源大型语言模型之一,采用优化的Transformer架构。该模型经过2万亿token预训练,拥有70亿参数,支持4k上下文长度。Llama 2系列提供预训练和微调版本,可用于多种自然语言生成任务。在多项基准测试中表现优异,并支持商业应用,是一个功能强大的开源AI工具。
opt-2.7b - Meta AI开发的开放预训练Transformer语言模型
GithubHuggingfaceOPT人工智能开源项目文本生成模型自然语言处理预训练语言模型
OPT是Meta AI开发的开放预训练Transformer语言模型系列,参数规模125M至175B。采用先进数据收集和训练方法,性能与GPT-3相当。旨在促进大规模语言模型的可重复研究,扩大研究群体。主要基于英语语料预训练,使用因果语言建模,适用于文本生成和下游任务微调。OPT开放了完整模型访问权限,有助于研究大语言模型的工作原理、影响及相关挑战。
internlm2_5-1_8b-chat - 开源18亿参数模型提升推理能力与工具调用效率
GithubHuggingfaceInternLM工具利用开源模型开源项目推理能力模型模型性能
InternLM2.5是一个开源的18亿参数基础模型,拥有卓越的数学推理和增强的工具调用能力,其能够从多个网页搜集信息并进行分析和指令理解。在OpenCompass的评测中,该模型在MATH、GPQA等基准测试中表现突出。尽管在推理和综合能力上具有优越性,仍需注意潜在的风险输出。通过Transformers和LMDeploy工具,用户可以轻松加载和部署此模型以适应多种应用场景。
internlm2-20b - 提供深度适应性和超长文本理解能力的20B语言模型
GithubHuggingfaceInternLM对话模型开源项目性能评测模型模型开源评测工具
InternLM2-20B是一款支持20万字符上下文的语言模型,其在推理、数学和编程领域的表现突出。模型分为基础和对话优化版本,可以满足多样的语言处理需求。通过OpenCompass评测,其展示了卓越的综合性能,适合复杂的研究和商业应用。
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