SPPO

自我对弈优化提升语言模型对齐效果

SPPO AlpacaEval 2.0 Mistral-7B-Instruct Llama-3-8B-Instruct Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3 Github 开源项目

SPPO采用自我对弈框架和新的学习目标，有效提升大规模语言模型性能。通过理论推导和多数据集实证验证，SPPO无需外部信号即可超越GPT-4等模型。该项目源代码和多个优化模型如Mistral-7B、Llama-3-8B、Gemma-2-9B均已开源，详情可参考相关论文。

Solo-Performance-Prompting - 多角色自我协作提升认知协同

GPT-3.5GithubLLama2NAACL2024Solo Performance Prompting大语言模型开源项目

Solo Performance Prompting项目展示了通过多角色自我协作，提升大型语言模型在任务解决中的认知协同能力。项目提供创意写作、协作游戏和逻辑谜题的任务脚本，并通过GPT-3.5和LLama2进行实验。配置和运行基于OpenAI API。实验结果和数据集均可查阅，项目论文已被NAACL2024接收，欢迎学术引用和关注。

self-refine - LLM自我反馈迭代优化自然语言处理任务

GithubLLMSelf-Refine开源项目自我反馈自然语言处理迭代优化

Self-Refine是一个创新的自然语言处理项目，利用大型语言模型(LLM)生成、评估和改进自身输出。通过迭代过程，LLM对自己的工作提供反馈并持续优化结果。该项目在缩写生成、对话响应和代码可读性改进等多个任务中展现了效果。这种自我完善方法为提升AI系统性能和可靠性开辟了新途径。

stanford_alpaca - 基于52K数据微调的7B LLaMA指令跟随模型

GithubLLaMA modelStanford Alpaca开源项目微调指令跟随模型数据生成

Stanford Alpaca项目提供了一个基于52K指令数据微调的7B LLaMA模型。该项目包含数据生成代码、模型微调代码和从权重差异恢复Alpaca-7B权重的代码。模型基于Self-Instruct技术生成的数据进行微调，仅限于研究用途。注意模型尚未经过安全性微调，使用时需谨慎。

LLaMA-Factory - 提升语言模型微调效率的统一平台

GithubLLaMA Factory大语言模型开源项目快速微调性能优化模型量化热门

LLaMA-Factory是一个高效的语言模型微调工具，支持多种模型和算法。该平台专注于提高微调速度，支持连续预训练、监督微调和激励建模等策略。LLaMA-Factory利用LoRA技术实现高效训练，并提供详尽的数据监控和快速推理能力。此外，新版本还增加了PiSSA算法，且支持多种开发平台如Colab和DSW，适合高质量文本生成和智能应用开发。

v3_1_pt_ep1_sft_5_based_on_llama3_1_8b_final_data_20241019 - 探索先进的自然语言处理开源模型及其实际应用

GithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型卡环境影响训练细节语言模型

了解先进自然语言处理开源模型的信息，包括用途、评估方法及风险提示。虽然详细信息未完全披露，但以上内容可为开发和应用提供重要参考。

starcoder2-self-align - 自我校准的代码生成大型语言模型

GithubStarCoder2-Instruct代码生成大语言模型开源项目数据生成流水线模型训练

StarCoder2-15B-Instruct-v0.1是一款完全自我校准的代码生成大型语言模型，采用公开透明的工作流程，无需人工注释或专有数据。模型通过生成大量指令-响应对，进一步微调自身。专为Python代码生成任务优化，支持语法验证和定制排序。提供详细的训练和评估信息，包括数据生成、模型优化和性能验证，适用于多种编程任务。模型强调透明度和开放许可，提升代码生成的准确性和效率。

Ollama - 接入与定制大型语言模型

AI工具AI开发Gemma 2Llama 3.1MistralPhi 3大型语言模型模型训练热门

Ollama 提供丰富的大型语言模型选择，包括 Llama 3.1、Phi 3、Mistral、Gemma 2 等，适用于 macOS、Linux 和 Windows 进行高效的语言处理任务。平台支持用户按需自定义模型，并提供便捷的下载服务。

PiSSA - 高效微调大语言模型的创新方法

GithubPiSSA低秩适应参数高效微调大语言模型奇异值分解开源项目

PiSSA是一种创新的参数高效微调方法，通过优化关键奇异值和向量来增强大语言模型性能。相较于LoRA，PiSSA展现出更快的收敛速度和更优的效果。在多个基准测试中，PiSSA的表现全面超越LoRA。这种方法不仅保留了LoRA的参数效率和量化兼容性优势，还大幅降低了4位量化误差。PiSSA初始化迅速，易于从LoRA转换。在多种模型和任务中，PiSSA均表现出色，为大语言模型的高效微调提供了新的可能性。

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。

self-speculative-decoding - 无损加速大型语言模型的创新推理方案

GithubLLM加速Self-Speculative Decoding层跳过开源项目推理优化草稿验证

Self-Speculative Decoding是ACL 2024的一个开源项目，提出了一种无损加速大型语言模型（LLMs）的新方法。该技术通过草稿生成和验证两个阶段，在不增加额外训练和内存的情况下提高LLM推理速度。这一创新方案保证了输出质量和模型兼容性，为LLM加速提供了高效且易于实施的解决方案。

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