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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。

Prompt-Engineering-Guide - 优化和提升大语言模型应用的最新技术与资源
AI研究GithubLLMsPrompt Engineering开源项目算法优化问答系统
本指南详细介绍如何通过提示工程优化和提升大语言模型(LLMs)的应用,包括基础知识和高级技术,涵盖最新的研究论文、学习指南、讲座、参考资料及工具。适合开发者和研究人员理解与应用LLMs,支持13种语言,提供线上课程及多种服务。
Infinity-Instruct-3M-0613-Mistral-7B - 提升语言模型性能的开源指导调优模型
AlpacaEval2.0GithubHuggingfaceInfinity Instruct开源模型开源项目指令微调无反馈强化学习模型
Infinity-Instruct-3M-0613-Mistral-7B是一个开源的指导调优模型,无需人类反馈的强化学习。该模型在百万级指令数据集上经过微调,在AlpacaEval 2.0基准测试中取得了25.5的高分,表现优于Mixtral 8x7B v0.1、Gemini Pro和GPT-3.5。通过低成本训练提高了Mistral-7B的基础能力和对话能力,并在MT-Bench测试中表现出色。适合多样化的下游任务,该模型为研究与应用提供了良好的支持。
prompttools - 全面LLM实验评估工具集
GithubLLMPromptTools人工智能向量数据库开源项目提示词实验
PromptTools是一套开源的LLM实验工具集,支持向量数据库和提示词的测试与评估。该工具兼容OpenAI、Anthropic等多个主流API,提供代码、笔记本和本地playground界面。开发者可以便捷地比较不同模型和参数性能,并评估向量数据库检索准确性,有效提升AI开发效率。
gpt2 - 预训练语言模型与自然语言生成技术
GPT-2GithubHuggingface开源项目文本生成机器学习模型自然语言处理预训练模型
这是一个由OpenAI开发的大规模预训练语言模型,基于Transformer架构,通过自监督学习方式在英文语料上训练。模型核心功能是预测文本序列中的下一个词,可用于文本生成及其他自然语言处理任务。支持ONNX部署,便于开发者进行实际应用开发和模型微调。
openprompt.co - 高频更新的多语言AI提示库
ChatGPTGPT-4GithubMidjourneyOpenPromptPython开源项目
提供高频更新的热门AI提示和指令,包括ChatGPT、GPT-4和Midjourney等。支持多种语言,如中文翻译和英文润色,方便用户在各种场景下流畅互动。欢迎反馈和建议,助力提升平台效能。
NeuralMonarch-7B - 基于Mistral架构的7B参数大语言模型在多项基准测试中展现卓越性能
GithubHuggingfaceNeuralMonarch-7B人工智能模型开源项目模型深度学习自然语言处理语言模型
NeuralMonarch-7B是基于Monarch-7B开发的开源语言模型,通过DPO技术微调并使用LazyMergekit整合多个基础模型。在Nous基准测试中获得62.73分的平均成绩,支持8k上下文窗口,专注于指令理解和逻辑推理能力。模型提供GGUF量化版本,可用于聊天及推理等多种应用场景。
OLMo-7B-0724-hf - OLMo开放式语言模型促进语言处理技术进步
AI2GithubHuggingfaceOLMo变形金刚开源语言模型开源项目模型自然语言处理
OLMo是由AI2开发的开源语言模型系列,旨在推动语言模型科学研究。该模型基于Dolma数据集训练,采用先进的Transformer结构,实现性能提升和多阶段优化。OLMo-7B-0724-hf具备强大的文本生成能力,适用于文本推理和生成任务。支持在HuggingFace平台上进行加载、微调和评估,且提供多种数据检查点,方便研究与开发。该项目得到多家机构支持,并在多个主要AI任务中表现优异。
pythia-70m-deduped - 促进语言模型可解释性的研究工具
GithubHuggingfacePythia人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理语言模型
Pythia-70m-deduped是Pythia模型套件中的一个7000万参数的语言模型,由EleutherAI开发。该模型在去重的Pile数据集上训练,提供154个训练检查点,便于研究模型在不同阶段的行为。尽管主要用于可解释性研究,Pythia-70m-deduped在下游任务上的表现也与同等规模模型相当。基于Transformer架构,这个模型为语言建模实验和分析提供了理想的研究平台。
notus-7b-v1 - 优化偏好响应的7B模型树立文本生成新标准
AI训练数据GithubHuggingfaceNotus-7b-v1开源项目文本生成模型模型评估算法优化
此模型通过直接偏好优化技术增强文本生成能力,树立新基准。其使用更具代表性的偏好数据集,提高了准确性,并在与Zephyr和Claude 2的比较中表现出色,成为AlpacaEval评估中最具竞争力的7B模型之一,是聊天应用程序中的理想助手。
Mistral-7B-v0.1-sharded - 模型带来更高效的文本生成性能
GithubHugging FaceHuggingfaceMistral 7Btransformer模型大语言模型开源项目模型预训练
Mistral-7B-v0.1是一个预训练的生成文本模型,拥有70亿参数,采用先进的变压器架构,并在多项基准测试中表现优于Llama 2 13B。该模型分片为2GB,以减少RAM需求,适合在资源有限的环境中应用,但不包含内容监管功能。若遇到'mistral'错误,通过安装transformers源代码可解决。
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