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doremi

创新算法提升语言模型训练效率

DoReMi是一种优化语言模型数据集混合的算法。它通过分布鲁棒优化调整数据混合,适应不同目标分布。算法训练小型代理模型动态调整各领域数据权重,并利用预训练参考模型避免对高熵领域过于悲观。DoReMi显著提高大型模型训练效率,如280M代理模型可使8B参数模型达到基线性能的速度提高2.6倍。项目提供PyTorch实现,包含快速可恢复的数据加载器和下游评估工具。

Grounding_LLMs_with_online_RL - GLAM 强化学习优化大型语言模型的新方法
BabyAI-TextGLAMGithubLamorel大语言模型开源项目强化学习
这个开源项目开发了GLAM方法,通过在线强化学习优化大型语言模型在BabyAI-Text环境中的性能。项目提供了BabyAI-Text环境和实验代码,支持智能体训练和评估。研究者使用Lamorel库实现了PPO、DRRN等多种智能体。代码库包含详细的安装说明、配置文件和运行指南,便于其他研究人员复现和拓展相关研究。
DoLa - 对比层解码提升大语言模型事实性
DoLaGithub事实性大语言模型层对比开源项目解码策略
DoLa是一种新型解码策略,通过对比大语言模型不同层输出来提高内容事实性。无需外部知识或额外微调,即可减少模型幻觉,提升TruthfulQA等任务表现。该方法利用模型事实知识的层级分布特性,为增强AI系统可靠性开辟新途径。
AQLM - 加性量化技术实现大型语言模型高效压缩
AQLMGithubPyTorch大语言模型开源项目推理量化
AQLM项目开发了一种名为加性量化的新技术,可将大型语言模型压缩至原规模的1/16左右,同时基本保持原始性能。该技术适用于LLaMA、Mistral和Mixtral等多种模型架构,并提供了预量化模型。项目包含PyTorch实现代码、使用教程和推理优化方案,为大规模语言模型的实际应用提供了新思路。
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。
Mistral-Nemo-Instruct-2407-bnb-4bit - 高效LLM微调框架提速2-5倍并减少70%内存使用
GithubHuggingfaceUnsloth加速训练大语言模型开源项目微调模型节省内存
该项目为Mistral、Gemma、Llama等大语言模型提供高效微调框架。利用Unsloth技术,训练速度提升2-5倍,内存使用减少70%。项目提供多个免费Google Colab笔记本,支持Llama-3 8b、Gemma 7b、Mistral 7b等模型训练。框架操作简单,适合初学者使用,支持将微调模型导出为GGUF、vLLM格式或上传至Hugging Face平台。
MINI_LLM - 完整中文大语言模型训练流程实践
DPOGithubMini-llm大模型开源项目微调预训练
MINI_LLM项目展示了完整的中文大语言模型训练流程,涵盖预训练、SFT指令微调和DPO优化阶段。该项目基于QWEN模型,利用多种数据集训练出1.4B参数规模的模型。项目详细介绍了数据处理方法、提供训练脚本,并包含多GPU训练指南,为中文大语言模型开发提供了实用参考。
fsdp_qlora - 量化技术实现大型语言模型的高效训练
FSDPGithubLLMQLoRA开源项目微调量化
fsdp_qlora项目结合FSDP与量化LoRA,实现了在有限显存GPU上高效训练大型语言模型。支持HQQ和bitsandbytes的4位量化、LoRA、DoRA等多种策略,大幅降低内存占用。项目提供详细文档,便于快速上手使用。该方法使在消费级GPU上训练70B参数模型成为可能,为大模型研究提供了实用工具。
DRLX - 强化学习框架优化扩散模型
DRLXGithubStable Diffusion分布式训练开源项目强化学习扩散模型
DRLX是一个基于强化学习的扩散模型分布式训练库。它与Hugging Face的Diffusers库集成,支持多GPU和多节点训练。DRLX兼容Stable Diffusion等模型,实现DDPO算法训练。该库采用即插即用设计,训练模型可直接用于原始管道。DRLX集成了美学评分奖励模型和PickAPic提示词生成功能,为扩散模型研究提供了全面的工具集。
Finetune_LLMs - 引用数据集微调大型语言模型 (LLM) 的代码
DeepSpeedFinetune LLMsGPTJGithubHuggingfaceNvidia-docker开源项目
Finetune_LLMs 项目提供代码支持DeepSpeed、Lora或QLora方法微调大型语言模型,涵盖从名言数据集学习及利用 Nvidia-docker 简化环境配置,适于需GPU支持的用户。
OLMo-1B-0724-hf - Dolma数据集驱动的英语语言模型在性能上的进步
DolmaGithubHuggingfaceOLMo开源项目机器学习模型训练数据语言模型
OLMo 1B July 2024版本采用Dolma数据集,显著提高了HellaSwag等任务的评估表现。兼容HuggingFace Transformers v4.40及以上版本,由Allen Institute for AI开发,提供完整的代码、检查点及训练日志,支持实现文本生成与模型微调。在ARC挑战、BoolQ和HellaSwag等自然语言处理任务中表现出色,适用于研究人员和开发者在语言模型科学领域的进一步探索。
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