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Swallow-7b-instruct-v0.1

Swallow模型优化日语处理能力,提升多任务表现

Swallow模型通过预训练和微调提升了日语处理,对多任务表现优异。最新版本于2024年4月发布,提供了经过指令微调的模型,如Swallow-7b-instruct-v0.1,增强了写作、推理等领域的能力。模型通过日语词汇扩展,实现高效文本表示和快速推理,是东京工业大学的重要研究成果。

SmallLanguageModel-project - 自主构建完整的语言模型,从数据采集到训练一步到位
GithubPythonSmallLanguageModel依赖安装开源项目数据处理模型训练
该项目提供全面的构建语言模型指南,包括数据收集、预处理及模型训练。项目涵盖从数据采集到训练多种模型(如BERT、GPT、Seq-2-Seq)的全部必要工具和步骤。适用于Python 3.8及以上版本,通过详细的教程和文档帮助开发者高效实现模型训练与应用。
Pretrained-Language-Model - 先进预训练语言模型与优化技术集合
GithubMindSporePyTorchTensorFlow开源项目自然语言处理预训练语言模型
此开源项目汇集了多个先进的预训练语言模型和相关优化技术。包含200B参数中文语言模型PanGu-α、高性能中文NLP模型NEZHA、模型压缩技术TinyBERT和DynaBERT等子项目。这些模型在多项中文NLP任务中表现出色,支持MindSpore、TensorFlow和PyTorch等多种深度学习框架。
attention_sinks - 调整预训练的 LLM 以使用修改后的滑动窗口注意力形式
Githubattention_sinkstransformers开源项目流畅生成深度学习模型高效流处理
通过`attention_sinks`改进预训练语言模型,结合滑动窗口注意力,实现流畅文字生成。与传统`transformers`不同,保持显存恒定使用,确保高效性能。支持Llama、Mistral、Falcon、MPT、GPTNeoX等多种模型,适用于多步生成任务,如聊天机器人。详细benchmark测试结果显示,该技术在处理数百万个令牌后依然保持低困惑度和高流畅度,是多任务处理的理想选择。
Aquila2 - Aquila2开源模型与聊天模型指南
Aquila2AquilaChat2Github开源开源项目模型现在的用户
页面提供详细的Aquila2系列(包括Aquila2-7B、Aquila2-34B和Aquila2-70B-Expr)和AquilaChat2系列(包括AquilaChat2-7B、AquilaChat2-34B和AquilaChat2-70B-Expr)开源模型信息,包含快速入门指南、微调教程、长文本理解与评估方法及模型下载链接。最新新闻和更新展示了这些模型在多个数据集上的性能,及其在长文本理解和推理任务中的表现,帮助用户全面了解与应用。
LRV-Instruction - 通过稳健指令调优降低多模态模型幻觉风险
GPT4GithubLRV-InstructionMiniGPT4mplug-owl多模态模型开源项目
该项目通过稳健的指令调优,减少大规模多模态模型的幻觉现象,提升其在复杂视觉和语言任务中的表现。LRV-Instruction 数据集包含多种视觉和语言任务数据,通过 GPT-4 生成,提供正面和反面的指令示例,以提高模型的鲁棒性和准确性。最新的研究进展和更新内容不断推进多模态图表理解和图像上下文推理基准的发展,为相关领域提供重要的数据支持。
instructor-embedding - 指令微调的文本嵌入模型
GithubINSTRUCTOR定制化任务开源项目文本嵌入模型高性能
INSTRUCTOR是一种指令微调的文本嵌入模型,无需额外训练即可生成定制化的文本嵌入,支持多种任务和领域,覆盖70项不同的嵌入任务,表现卓越。最新更新包括优化的代码结构和硬负样本检查点。用户可以通过本地或Colab轻松安装和使用INSTRUCTOR进行文本分类、信息检索和聚类等任务,并提供详细的安装及使用指南。
Qwen2 - 阿里巴巴推出多语言大规模语言模型 支持128K上下文
GithubQwen2人工智能大语言模型开源项目模型训练自然语言处理
Qwen2是阿里巴巴发布的大规模语言模型系列,规模从0.5B到72B不等。支持27种语言,在编码和数学等领域表现优异。Qwen2-7B-Instruct和Qwen2-72B-Instruct模型的上下文长度达128K,显著增强长文本处理能力。项目提供多种部署选项,包括本地运行和规模化推理,并支持模型量化和微调。
InstructionWild - 大规模用户生成指令数据集助力AI对话能力提升
AI训练ChatGPTGithubInstructWild大语言模型开源项目指令数据集
InstructionWild项目汇集11万余条高质量用户生成指令,类型丰富,标签完善。该数据集致力于增强AI模型在生成、开放问答和头脑风暴等领域的对话表现。项目展示了完整的数据收集流程、评估分析和后续规划,为AI研究与应用领域贡献重要资源。
Firefly-LLaMA2-Chinese - 低资源高效的中英文LLaMA2模型预训练与指令微调
Firefly-LLaMA2-ChineseGithubHuggingface中英双语模型低资源增量预训练大模型技术开源项目
本项目专注于低资源增量预训练与多轮指令微调,提升LLaMA2模型在中文领域的表现。支持对多种中英文预训练模型进行扩充与优化,开源了7B和13B的Base与Chat模型。在Open LLM Leaderboard和CMMLU榜单上表现出色,以4*V100完成高效训练,远低于其他模型的GPU资源需求。提供全项目信流程训练代码及数据,对LLaMA2、Baichuan2等多个模型进行详细评测,确保用户获得全面权威的模型性能数据。
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