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MoA

多层LLM集成方法MoA在基准测试中超越GPT-4

MoA项目开发了一种多层LLM集成方法,在AlpacaEval 2.0评测中得分65.1%,超过GPT-4 Omni的57.5%。项目提供简洁实现代码、交互式演示和评估脚本,便于研究者使用和复现。该方法在多个基准测试中表现优异,为AI系统性能提升提供新思路。

NeuralLLaMa-3-8b-ORPO-v0.3 - 8B参数量文本生成模型在多任务中的优异表现
AI2推理挑战GithubHuggingfaceNeuralLLaMa-3-8b-ORPO-v0.3Open LLM排行榜准确率开源项目文本生成模型
NeuralLLaMa-3-8b-ORPO-v0.3是基于Meta Llama-3.1-8B-Instruct的一款文本生成模型,主要用于提升自然语言生成效率。此模型在AI2 Reasoning Challenge、HellaSwag、MMLU、TruthfulQA和Winogrande等数据集上表现良好,提供高达84.9%的正常化准确率。通过多数据集的支持与量化策略,NeuralLLaMa-3-8b-ORPO-v0.3在多种应用场景中展现出色的性能,适用于各类行业需求。
alpaca_eval - 精确且成本低的指令追随语言模型自动评估工具
AlpacaEvalGPT-4Githubinstruction-following开源项目自动评价评估
AlpacaEval是一款基于LLM的自动评估工具,针对指令追随模型(如ChatGPT)的评估,具备快速、低成本和高度人类相关性(0.98)的特点。主要功能包括模型排行榜、自动评估器、评估器构建工具包及20K人工偏好数据。AlpacaEval 2.0通过长度控制胜率,提高了与ChatBot Arena的对应性,适合模型开发阶段的快速评估。
Llama-3.1-Storm-8B - 多任务智能的高性能开源语言模型
GithubHuggingfaceLlama-3.1-Storm-8B人工智能大语言模型开源项目机器学习模型模型微调
Llama-3.1-Storm-8B是基于Llama-3.1-8B-Instruct改进的开源语言模型。通过自主数据筛选、定向微调和模型合并,它在10个基准测试中显著超越原始模型,包括指令遵循、知识问答、推理能力、真实性和函数调用。GPQA提升7.21%,TruthfulQA提升9%,函数调用准确率提升7.92%。支持Transformers、vLLM和Ollama等多种部署方式,为AI开发者提供高性能的通用型语言模型选择。
Chinese-LLaMA-Alpaca-2 - 基于Meta发布的可商用大模型Llama-2开的中文LLaMA&Alpaca大模型的第二期项目
Chinese-LLaMA-Alpaca-2FlashAttention-2Github中文词表大模型开源项目长上下文
Chinese-LLaMA-Alpaca-2项目基于Meta的Llama-2模型开发,提供了全新的中文LLaMA-2基座模型和Alpaca-2指令精调大模型,专注于优化中文词表和扩展模型训练。模型支持大规模中文数据增量训练,显著提升中文语义和指令理解能力。支持4K至64K上下文长度,实现人类偏好对齐,提供多种工具支持部署和应用推广。适用于企业和研究机构进行语言模型深度研发和实用应用,如对话系统和文本分析等。
Llama-3.2-3B-GGUF - 高性能多语言型大语言模型支持8种语言
GithubHuggingfaceLlama 3.2人工智能多语言开源项目机器学习模型语言模型
Llama-3.2-3B是Meta开发的多语言大型语言模型,支持8种语言,适用于对话和代理任务。本项目使用llama.cpp对原模型进行量化,保留了128k上下文长度和分组查询注意力等特性。该模型在行业基准测试中表现优异,可用于聊天、知识检索、摘要等自然语言生成任务,适合商业和研究使用。
OLMo - 开源语言模型加速科学研究
GithubOLMo人工智能开源语言模型开源项目机器学习自然语言处理
OLMo是一个开源语言模型项目,提供多种规模的先进模型,如1B、7B和7B Twin 2T,全部基于Dolma数据集训练。该项目支持模型训练、微调和推理,提供详细配置和检查点以确保研究可重现。OLMo还包含数据检查和评估工具,为语言模型研究提供全面支持,旨在加速这一领域的科学进展。
Awesome-LLM - 全面汇总大型语言模型研究进展与资源
ChatGPTGithub人工智能大语言模型开源项目深度学习自然语言处理
Awesome-LLM项目汇集了大型语言模型(LLM)领域的核心资源,包括关键论文、开源模型、训练框架及应用案例。该项目系统梳理了从GPT到当前最新LLM的技术演进,为研究者和开发者提供全面的学习参考。项目内容涵盖LLM历史发展、前沿突破及实践应用,是了解和探索LLM技术的重要资料库。
ArmoRM-Llama3-8B-v0.1 - 多目标奖励模型助力AI决策优化
ArmoRMGithubHuggingfaceLlama3Mixture-of-Experts多目标奖励奖励建模开源项目模型
该项目介绍了一种名为ArmoRM-Llama3-8B-v0.1的多目标奖励模型,通过专家混合(MoE)方法提升AI在多任务环境中的决策准确性。ArmoRM模型在性能榜中表现突出,特别是在聊天、复杂推理和安全性领域的评分名列前茅。模型通过对大量数据进行细致训练,旨在减少冗长偏差,并利用奖励转换矩阵优化结果。项目为AI和机器学习研究者提供了易用的代码示例和操作流程,展示如何结合多目标系数实现线性偏好评分,提供了一种高效、灵活的方法以调整语言模型的响应特征和优先级。
moatless-tools - Moatless Tools 利用大语言模型优化大型代码库
GithubLLMMoatless ToolsSWE-Bench代码编辑开源项目有限状态机
Moatless Tools是一个开源项目,致力于探索大语言模型在编辑大型代码库中的应用。该项目通过构建工具插入上下文并处理响应,而非依赖代理推理。在SWE-Bench基准测试中,Moatless Tools使用GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet取得了显著成果。项目采用基于有限状态机的循环,包含搜索、识别和计划编码等功能,实现了高效的代码编辑。
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。
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